DeepMind的AI 天气预程序准确率超越全球顶尖系统!

　　在天气预报领域，新的技术革新正在悄然发生。谷歌旗下的DeepMind团队开发了一款名为 GenCast 的人工智能天气预测程序，其预测效果已经超过了当前最顶尖的天气预报系统 —— 欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的 ENS 预测系统。根据研究，GenCast 在日常天气和极端天气事件的预测准确度上，比 ENS 提高了20%。

　　GenCast 的主要优势在于其快速和高效的预测能力。传统天气预报依赖于复杂物理模型，需要在超级计算机上运行数小时。而 GenCast 通过对1979年至2018年间40年的历史气象数据进行训练，仅需八分钟即可完成15天的天气预报它能够在28公里见方的区域内，以12小时为间隔，预测全球天气变化。

　　在一项对比实验中，Gen 在预测热带气旋及其登陆地点方面表现优于 ENS，尤其是在极端事件的预测上一能力对能源等相关行业有重要的参考价值。虽然目前 GenCast 主要是作为传统天气预的辅助工具，但其准确性和效率都标志着天气预技术的一个重要转折点。

　　目前 GenCast 是谷歌不断推进天气预测 AI 技术的最新成果之一。去年，谷还推出了结合 AI 与传统物理模型的 NeuralGCM，以及单一最佳预测的 GraphCast。Gen 则通过生成超过50种的天气预测并为不同天气事件分配概率，进一步了预报的可靠性。

　　气象学界对这一技术进步表示，英国气象局的一位首席预报员称其为 “令人兴奋的工作”，而欧洲中期天气预报中心的发言人也认可其为 “重要的进展”。不过，也有专家指出，尽管 GenCast 的性能令人鼓舞，但仍需关注其是否具备足够的物理现实性以应对天气预报中的不确定性。

　　尽管 AI 天气预测技术展现出巨大的潜力，但专家们表示，取代传统物理模型的路还很长，未来需要进一步研究以解决相关的科学问题。