参考消息网2月17日报道　据《日本经济新闻》2月11日报道，气象学家多年来积累的预报技术正在被人工智能(AI)超越。谷歌公司研发的最新气象预报AI比目前最高水平的传统预测方法更准确。除了不需要使用大型计算机外，这项新技术还有助于应对全球变暖导致的极端天气变化。

　　谷歌旗下的AI开发部门“深层思维”公司的伊兰·普赖斯等人开发的气象预报AI，在预测准确度方面已超过欧洲中期天气预报中心使用的全球最先进预测模型ENS。

　　描述这款名为GenCast的气象预报AI研究成果的论文于2024年12月发表在英国《自然》周刊上。普赖斯和他的团队强调：“GenCast可以熟练、快速地生成预报。”

　　研究团队让AI学习了截至2018年的40年间的气象数据，并对2019年的天气走势作出预测。结果显示，在其预测的包括地表温度和降水量在内的1300多个指标中，约97%的指标比ENS预测的结果更准确。

　　传统的预报是基于气象学的“数值预报”。它与AI预测的最大区别在于分析数据所耗费的时间。AI预测毫不费力，基本上就是学习以往的天气观测数据，当提供给其新的观测数据时，AI会通过统计处理预测接下来会发生什么样的状况。

　　利用谷歌自研的AI半导体云张量处理单元，GenCast仅用8分钟即可获得推测台风路径所需的15天预测数据。

　　传统方法需要超级计算机花费几个小时，才能生成同样的预测数据。这样看来，使用AI可以显著降低预测所需的计算成本。

　　而且，AI的预测准确度也更高。据称，上述系统在计算2019年给福岛县和其他地区造成重大损失的台风海贝斯的路径时，得出了接近实际观测的结果。

　　世界各地的企业和机构都开始使用AI预测天气。除GenCast外，谷歌还开发了其他模型供美国国家海洋和大气管理局测试。

　　中国的华为公司也发布了名为“盘古气象模型”的气象预报AI。欧洲中期天气预报中心在2024年6月发表的一篇测评论文中指出：“(盘古气象模型)前景可观，因为它可以在预测正常天气事件和极端天气事件时达到与传统方法相同的准确度。”

　　不过，AI预测也存在弱点。比如，无法解释得出预测结果的具体过程。如果预测结果跟实际情况相差很大，通常需要修改计算方法。

　　AI根据统计构建的公式进行预测，很难纠正错误，因为搞不清楚是数据有误还是计算公式有误。

　　此外，AI可以从使用传统方法获得的数据中学习，并做出覆盖整个地球的大规模预测。虽然AI擅长预测诸如台风和低压系统的移动方向等宏观趋势，但往往无法做出像每日天气预报那样的详细预测。

　　因此，要提高气象预报的准确度，需要将其与传统方法相结合。日本气象协会技术战略室主任增田有俊指出：“结合AI与数值预报是更为现实的做法。”

　　由于全球变暖等因素导致的“游击性暴雨”等极端天气事件愈发普遍，人们正在同时利用AI和数值预报以提高预测的准确性。

　　由日本理化学研究所团队负责人三好建正领导的小组，正在开发一种结合数值预报和AI的系统来预测游击性暴雨。

　　研究人员将实际观测值和数值预报计算出的数据输入AI，在相同准确度下，AI预报结果的时间跨度可达到单纯数值预报的5倍。

　　AI的加入可以快速、准确地掌握雨云变化趋势，有助于防灾减灾。三好建正表示：“当城市地区遭遇强降雨时，短时降雨量可能非常大，有时不到30分钟就会导致河流泛滥。因此，能够进行短期预测非常重要。”（编译/刘林）