Nature：Google最新AI天氣預報模型性能超過ENS，準確率達97.2%
GoogleDeepMind團隊本週發佈了一個名為GenCast的人工智能天氣預報模型。
在《Nature》上發表的一篇論文中，DeepMind研究人員發現GenCast的性能表現超過了歐洲中期天氣預報中心的ENS（世界上最頂級的業務預報系統）。
DeepMind團隊對這項技術做出了更通俗易懂的解釋：之前的天氣模型是「確定性」的，提供了「對未來天氣的最佳預測」。
而GenCast則「由50個或更多的預測」組合而成，每個預測都代表了一種可能的天氣軌跡，從而形成了「未來天氣情況的複雜概率分佈」。
至於它與ENS的對比情況，該團隊表示，它利用2018年之前的天氣數據對GenCast進行了訓練，然後比較了它對2019年的預測，結果發現GenCast在97.2%的情況下更為準確。
Google表示，GenCast是其基於人工智能的天氣模型套件的一部分，Google已開始將其納入Google搜索和地圖。
Google還計劃發佈GenCast的實時和歷史預測，任何人都可以將其用於自己的研究和模型中。
以下是DeepMind研究人員發表的原文：
01.背景
天氣影響著我們所有人，左右著我們的決策、安全和生活方式。隨著氣候變化引發更多極端天氣事件，準確、可信的預報比以往任何時候都更加重要。
然而，天氣預報不可能十全十美，尤其是幾天后的天氣預報更不確定。
由於不可能有完美的天氣預報，科學家和氣象機構使用概率集合預報，即模型預測一系列可能出現的天氣情況。
這種集合預報比依賴單一預報更有用，因為它們能為決策者提供未來幾天和幾週可能出現的天氣狀況的更全面的信息，以及每種情況的可能性有多大。
今天，我們在《Nature》雜誌上發表了一篇論文，介紹了我們的新型高解像度（0.25°）人工智能集合模型GenCast。
與頂級業務系統歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的ENS相比，GenCast可以提前15天提供更好的日常天氣和極端事件預報。
我們將發佈我們的模型代碼、權重和預報，以支持更廣泛的天氣預報社區。
02.人工智能天氣模型的演變
GenCast標誌著基於人工智能的天氣預報取得了重大進展，它建立在我們以前的天氣模型基礎之上，以前的天氣模型是確定性的，只提供對未來天氣的單一最佳估計。
相比之下，GenCast預測由50個或更多預測組合而成，每個預測代表一個可能的天氣軌跡。
GenCast是一種擴散模型，這種生成式人工智能模型是最近圖像、影片和音樂生成技術飛速發展的基礎。
然而，GenCast與這些模型的不同之處在於，它適應地球的球形幾何形狀，並學會在輸入最新天氣狀況時準確生成未來天氣情況的複雜概率分佈。
為了訓練GenCast，我們向它提供了來自ECMWF檔案庫中四十年的天氣數據。這些數據包括不同高度的溫度、風速和氣壓等變量。
該模型直接從這些經過處理的天氣數據中學習0.25°解像度的全球天氣模式。
03.為天氣預報設定新標準
為了嚴格評估GenCast的性能，我們用截至2018年的歷史天氣數據對其進行了訓練，並用2019年的數據對其進行了測試。
GenCast顯示出比ECMWF的ENS更好的預報技能，ENS是頂級運行集合預報系統，許多國家和地方的決策每天都依賴於它。
我們對這兩個系統進行了全面測試，在不同的準備時間對不同的變量進行了預測——共有1320種組合。在其中97.2%的目標上，GenCast比ENS更準確，在超過36小時的前置時間上，GenCast比ENS更準確，達到99.8%。
集合預報通過代表不同可能情況的多重預測來表達不確定性。如果大多數預測顯示氣旋會襲擊同一地區，那麼不確定性就很低。但如果預測的地點不同，不確定性就會增加。
GenCast在兩者之間取得了恰當的平衡，既避免了誇大預測結果的可信度，也避免了低估預測結果的可信度。
在GenCast的集合預測中，單個Google雲TPUv5僅需8分鐘即可生成一個15天的預測，而且集合預測中的每個預測都可以同時並行生成。
而傳統的基於物理學的集合預報（如ENS製作的0.2°或0.1°解像度的集合預報）則需要在擁有數萬個處理器的超級計算機上運行數小時。
04.極端天氣事件的高級預報
更準確的極端天氣風險預報可以幫助官員保護更多生命、避免損失並節省資金。當我們測試GenCast預測極熱、極冷和高風速的能力時，GenCast的表現始終優於ENS。
現在來看一下熱帶氣旋，也稱為颶風和颱風。對熱帶氣旋襲擊陸地的地點獲得更好、更先進的預警是非常有價值的。GenCast對這些致命風暴的路徑進行了卓越的預測。
更好的預測還能在社會的其他方面發揮關鍵作用，如可再生能源規劃。例如，風力發電預測的改進可直接提高風力發電作為可持續能源的可靠性，並有可能加速其應用。
在一項原理驗證實驗中，對全球風電場分組產生的總風力進行分析預測，GenCast比ENS更準確。
05.Google的新一代預測和氣候理解
GenCast是Google不斷髮展的新一代人工智能天氣模型套件的一部分，包括GoogleDeepMind的人工智能確定性中期預報，以及Google研究院的NeuralGCM、SEEDS和洪水模型。
這些模型已開始為Google搜索和地圖上的用戶體驗提供支持，並改善了降水、野火、洪水和極端高溫的預報。
我們非常重視與氣象機構的合作，並將繼續與他們合作開發基於人工智能的方法，以提高他們的預報能力。
與此同時，傳統模型對這項工作仍然至關重要。
首先，它們為GenCast等模型提供所需的訓練數據和初始天氣條件。人工智能與傳統氣象學之間的這種合作凸顯了聯合方法在改進預報和更好地服務社會方面的潛力。
為了促進更廣泛的合作，幫助加快天氣和氣候界的研究與開發，我們將GenCast作為一個開放模型，並發佈了它的代碼和權重，就像我們的確定性中期全球天氣預報模型一樣。
我們很快將發佈GenCast以及以前模型的實時和歷史預報，這將使任何人都能將這些天氣輸入整合到自己的模型和研究工作流程中。
我們渴望與更廣泛的氣象界合作，包括學術研究人員、氣象學家、數據科學家、可再生能源公司以及關注食品安全和災害響應的組織。
這種合作關係提供了深刻的見解和建設性的反饋，以及產生商業和非商業影響的寶貴機會，所有這些對於我們應用模型造福人類的使命都至關重要。
原文來源於：
1.https://techcrunch.com/2024/12/07/google-says-its-new-ai-model-outperforms-the-top-weather-forecast-system/
2.https://deepmind.google/discover/blog/gencast-predicts-weather-and-the-risks-of-extreme-conditions-with-sota-accuracy/
本文來自微信公眾號「元宇宙之心MetaverseHub」，作者：元宇宙之心，36氪經授權發佈。
