谷歌旗下「深層思維」公司研究團隊近日在英國《自然》雜誌在線發表論文，描述了他們開發的專門用於天氣預報的人工智能模型GenCast。數據顯示，其預測速度和準確度顯著優於目前使用的傳統天氣預報系統。

　據《自然》雜誌網站報道，傳統天氣預報依賴於複雜的地球大氣物理模型，並需要使用超級計算機處理來自衛星和氣象站的數據，這一過程既費時，又對計算能力有較高要求。人工智能天氣預報近來發展迅速，許多公司都在競相開發新的、更先進的模型。

　「深層思維」開發團隊利用1979至2018年期間的歷史天氣數據對GenCast進行訓練。借助這些數據，該模型能夠繪製出氣壓、濕度、溫度和風等變量之間的複雜關係。團隊又利用2019年的天氣數據驗證了該人工智能預報模型的準確性。數據顯示，在約97%的評估指標上，GenCast的預測結果要比全球最先進的中期預報模型之一——歐洲中期天氣預報中心的集成模型（ENS）更準確。

　據介紹，GenCast模型在預報熱浪、熱帶氣旋等極端天氣事件時，表現優於ENS模型。此外，這一人工智能模型可以在短短8分鐘內生成一組隨機的15天全球天氣預報，其預測速度也顯著優於傳統天氣預報模型。

　研究人員表示，這項研究用機器模型趕超了「基於物理學的模型」。這一突破將有助於開創一個比傳統預報更快、更可靠的人工智能天氣預報時代。◇