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周四，Google DeepMind宣布，他是预测飓风的主要突破，引入了人工智能系统，该系统可以预测具有前所未有的准确性的热带气旋的路径和强度，这是一个长期存在的问题，这是一个逃避传统天气模型的较长的问题。
该公司启动了Weather Lab，这是一个交互式平台，展示了其旋风预测的实验模型，该模型可产生50个可能的风暴场景，最多15天。更重要的是，DeepMind宣布与美国国家飓风中心合作，并指出联邦机构将在其运营过程中首次将人工智能的实验性预测包括在内。
研究员DeepMind的Ferran Alet在周三的新闻发布会上领导该项目。 “第一个是一种新的实验模型，专门针对旋风。第二，我们很高兴地宣布与国家飓风中心建立伙伴关系，该伙伴使经验丰富的人类预测可以实时查看我们的预测。”
该公告标志着使用人工智能预测天气的关键时刻，该领域很快就可以为传统物理系统获得基础。在过去的50年中，包括飓风，台风和气旋在内的热带气旋导致经济损失为1.4万亿美元，这在脆弱的沿海地区的数百万次生死问题中，这对数百万的生与死问题进行了准确的预测。
为什么传统的天气模型与暴风雨和强度抗衡
突破认为当前预测方法的基本限制。传统的天气模型面临着急剧的折衷：全球，低分辨率模型成功地预测了风暴的发展，捕获了广泛的大气模型，而具有高分辨率的区域模型可以更好地预测风暴的强度，重点是风暴核心的湍流过程。
Alec解释说：“很难对热带气旋的预测进行预测，因为我们正在尝试预测两种不同的事情。” “第一个是轨道的预后，那么旋风将在哪里？第二个是强度的预测，旋风有多强？”
实验模型DeepMind声称同时解决这两个问题。与现有方法相比，在飓风中心国家方案之后的内部估计中，AI系统显示出显着改善。对于赛道的预测，五天的模型预测平均比欧洲物理学的领先模型ENS更接近实际风暴位置。
值得注意的是，该系统已经超出了NOAA飓风和预测系统（HAF）的分析，以预测强度 – AI模型在历史上进行了战斗的领域。 Alet说：“这是人工智能的第一个模型，我们现在真的知道如何，并且在热带气旋强度方面也非常熟练。”
人工智能的预测如何以速度和有效性击败传统模型
除了准确性的提高外，AI系统还显示出效率的显着提高。虽然传统的物理模型可以采用手表来生成预测，但DeepMind模型在一个专用的计算机芯片上大约在一分钟内提供了15天的预测。
Alet说：“我们的概率模型现在比以前的模型更快。” “我们认为我们的新型号大概大约一分钟”，而八分钟则是先前必要的深度天气。
速度的这种优势使系统可以观察到严格的工作时间。 DeepMind AI团队的工程师研究汤姆·安德森（Tom Anderson）解释说，全国飓风中心将特别要求预测将在数据收集的六个半小时内提供 – AI系统现在达到了初步图形的目标。
该中心对国家飓风的伙伴关系进行了测试预测II天气
与国家飓风中心的合作伙伴关系主要证实了对AI天气的预测。领导DeepMind天气小组的高级主管Keith Battalia将合作描述为从非正式对话到更正式的合作伙伴关系的发展，该伙伴关系允许预测将人工智能的预测与传统方法相结合。
巴塔利亚（Battalya）谈到早期的讨论时说：“那不是正式的伙伴关系，这只是一次更偶然的对话。” “现在，我们一直在建立正式合作伙伴关系，使我们能够向他们传达我们建立的模型，然后他们可以决定如何在我们的官方领导中使用它们。”
据原来，时间是决定性的，随着大西洋飓风飓风的2025季节。外国天气预报将看到AI的实时预测以及传统的物理模型和观察结果，这可能会提高预测的准确性并提供较早的警告。
科罗拉多大学合作研究所的研究员凯特·马斯格雷夫（Kate Masgrave）博士，无论深层模型如何。她发现，这表明了“比轨道和强度的最佳操作模型相比，可比较或大的技能”。马斯格雷夫说，她“期待有机会在2025年飓风季节确认这些真实时间预测的结果”。
培训数据和技术创新站在突破之后
AI模型的有效性与在两个单独的数据集上进行培训有关：大量重新分析数据，从数百万观察结果中重建全球天气条件以及一个专门的数据库，其中包含有关过去45年中近5,000个观察到的旋风的详细信息。
这种双重方法与以前的AI天气模型不同，该模型主要集中在一般的大气条件上。 Alet解释说：“我们正在培训特定的数据旋风分子。” “我们在IBTRAC和其他数据类型上进行训练。因此，IBTRAC在过去30 – 40年中为多个旋风提供了多达5,000个旋风的宽度和经度，强度和风半径。”
该系统还包括概率建模中的最新成就，即深媒体引起功能生成网络（FGN），该事实在发布的研究文章中详细描述了该公告。该方法生成预测的合奏，学会违反模型参数，创建比以前的方法更多的结构化变化。
先前对飓风的预测显示了预警系统的希望
Weather Lab发起了两年多的历史预测，该预测使专家可以评估所有海盆中该模型的性能。自2024年以来，安德森（Anderson）展示了该系统的能力，并自2023年以来就使用了臭名昭著的奥蒂斯（Otis）。
奥蒂斯飓风尤其重要，因为它在击中墨西哥之前很快就加剧了，这使许多传统车型感到惊讶。安德森解释说：“许多模型都预测，这场风暴将在整个生命中仍然相对较弱。”当DeepMind向飓风中心的国家天气预报员展示了这个例子时，他们说，如果当时有这种特定旋风的可能性，我们的模型可能会提供有关该特定旋风的潜在风险的较早信号。”
这对未来的预测天气和气候适应意味着什么
在使用DeepMind和其他人工智能天气模型的图形摄像头之后，开发在天气预报中的人工智能在天气预报中的成熟越来越大，这些模型开始超过各种指标中的传统系统。
Battalia认为：“我认为，在最初的几年中，我们很早就专注于科学文章和研究研究。” “但是，您知道我们如何证明这些机器学习系统竞争甚至超过了，基于传统物理学的系统的类型确实有机会使它们摆脱现实世界中的科学环境，这确实令人兴奋。”
与政府机构的合作伙伴关系是迈向AI气象系统运营部署的重要一步。尽管如此，DeepMind强调天气实验室仍然是一种研究工具，用户必须继续依靠官方的气象机构来进行权威的预测和警告。
该公司计划继续收集来自天气机构和紧急服务的反馈，以改善技术的实际应用。由于气候变化可能会增强热带气旋的行为，因此预测准确性领域的成就对于保护世界各地脆弱的沿海人口越来越重要。
“我们认为AI可以在这里提供决定，” Alet得出结论，指的是使旋风预测变得如此困难的复杂互动。从2025年飓风季节开始，实验系统的真实介绍很快就会遇到其最终测试。
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