极端天气频发，快速准确的天气预报至关重要。然而，精准预测天气面临极大挑战。借助人工智能（AI），迅速而准确地捕捉雨云的变化趋势，科学家现在能更快、更可靠地预测天气了。
科学家已研发出多款由AI赋能的天气预报模型。这些AI模型不仅革新了天气预报方式，还能助力作出更好的决策，提升了灾难响应效率、增强了电网可靠性。
AI分析天气数据显示优势
精准而快速的天气预报对于农业、航空和灾害管理等多个部门来说都至关重要。
美国科普网站ZME Science的报道指出，传统天气预报依靠数值模型求解复杂的数学方程式，从而模拟大气的变化。但是，要想生成详尽且准确的预测结果，需要强大的算力作为支撑。因此，这些数值模型往往需要在超级计算机上运行。简而言之，传统天气预报是依靠数学方程，通过超算“精算”出来的。
传统的天气预报方法虽然有效，但需耗费大量计算资源和时间，且在预测特殊事件和极端天气时，往往显得力不从心。AI预报应运而生，为天气精准预报带来了新的曙光。
AI凭借其强大的数据分析能力，能迅速处理大量历史和实时数据，从而给出更加精准的预测结果。谷歌旗下“深度思维”公司研发出一款气象预报AI模型GenCast。这款模型在预测准确度方面超过了全球顶尖天气预报模型——欧洲中期天气预报中心的集成模型ENS。GenCast学习了截至2018年的40年气象数据，并预测2019年的天气走势。结果显示，在GenCast预测的1300多个指标中，约97%的预测结果优于ENS。
不仅如此，AI天气预报在速度方面也展现出巨大优势。传统预测模型需花费数小时来运行那些基于大气物理学的复杂算法，而AI模型却能在几秒钟内轻松生成预测结果。比如，GenCast只需短短8分钟就能完成15天的天气预测。无论是常规天气还是极端天气，GenCast都能进行准确分析，显著降低了预测天气所需的计算成本。
多国AI预报模型各有千秋
如今，世界多地的企业和机构都纷纷投身到AI预测天气的热潮中。
去年6月，微软公司发布了其首个用于预测天气的大型大气基础模型“极光”。测试结果显示，“极光”能在不到一分钟的时间内，生成5天的全球空气污染预测和10天的高精度天气预报结果。值得一提的是，“极光”在空气质量预测方面表现出色，能以较小的计算成本，提供与欧洲哥白尼大气监测服务系统相当的预测结果。
英伟达公司也不甘示弱。该公司近日推出了AI天气预报模型CorrDiff。这款模型能将精度从25公里提升至2公里，生成更精细的气象数据，适用于预测台风等极端天气。CorrDiff的性能与现有模型相当，但计算速度提升了22倍，能耗降低到1/3000。
中国华为公司推出的“盘古气象模型”向世界展示了中国在AI天气预报领域的实力。欧洲中期天气预报中心发表的一篇测评论文中指出，盘古气象模型在预测正常天气事件和极端天气事件时的准确度，已能与传统方法相抗衡。
欧洲中期天气预报中心也正式开始运行AI天气预报系统AIFS。AIFS结合机器学习与AI技术，实现了预报速度的极大飞跃，也将单次预报能耗降低到1/1000。在多项关键指标上，AIFS的预测准确度较当前最先进的数值模型提升了20%。
多种方法融合是务实之选
不过，AI预测天气仍有许多需要改进之处。
比如，AI模型虽然能给出预测结果，但无法解释得出这一结果的具体过程。一旦预测结果与实际情况大相径庭，科学家往往需要修改计算方法。
此外，AI虽然在预测台风和低压系统等宏观趋势上游刃有余，但面对每日天气预报的详细需求时，却显得力不从心。
日本气象协会技术战略室主任增田有俊表示，要提高气象预报的准确度，让AI模型与数值预报强强携手是务实的选择。
例如，日本理化学研究所开发出了一种将数值预报和AI技术相结合的系统，专门预测分散性强降雨。他们将实际观测数值和数值预报计算出的数据输入AI模型内。结果显示，在相同准确度下，AI预报结果的时间跨度是单纯数值预报的5倍。
ZME Science在报道中强调，数值模型对于模拟基本大气物理学仍然至关重要，可作为AI系统的强大补充。这两者强强携手能提高天气预报的效率和精确度，同时可降低计算成本。
极端天气频发，快速准确的天气预报至关重要。然而，精准预测天气面临极大挑战。借助人工智能（AI），迅速而准确地捕捉雨云的变化趋势，科学家现在能更快、更可靠地预测天气了。
科学家已研发出多款由AI赋能的天气预报模型。这些AI模型不仅革新了天气预报方式，还能助力作出更好的决策，提升了灾难响应效率、增强了电网可靠性。
AI分析天气数据显示优势
精准而快速的天气预报对于农业、航空和灾害管理等多个部门来说都至关重要。
美国科普网站ZME Science的报道指出，传统天气预报依靠数值模型求解复杂的数学方程式，从而模拟大气的变化。但是，要想生成详尽且准确的预测结果，需要强大的算力作为支撑。因此，这些数值模型往往需要在超级计算机上运行。简而言之，传统天气预报是依靠数学方程，通过超算“精算”出来的。
传统的天气预报方法虽然有效，但需耗费大量计算资源和时间，且在预测特殊事件和极端天气时，往往显得力不从心。AI预报应运而生，为天气精准预报带来了新的曙光。
AI凭借其强大的数据分析能力，能迅速处理大量历史和实时数据，从而给出更加精准的预测结果。谷歌旗下“深度思维”公司研发出一款气象预报AI模型GenCast。这款模型在预测准确度方面超过了全球顶尖天气预报模型——欧洲中期天气预报中心的集成模型ENS。GenCast学习了截至2018年的40年气象数据，并预测2019年的天气走势。结果显示，在GenCast预测的1300多个指标中，约97%的预测结果优于ENS。
不仅如此，AI天气预报在速度方面也展现出巨大优势。传统预测模型需花费数小时来运行那些基于大气物理学的复杂算法，而AI模型却能在几秒钟内轻松生成预测结果。比如，GenCast只需短短8分钟就能完成15天的天气预测。无论是常规天气还是极端天气，GenCast都能进行准确分析，显著降低了预测天气所需的计算成本。
多国AI预报模型各有千秋
如今，世界多地的企业和机构都纷纷投身到AI预测天气的热潮中。
去年6月，微软公司发布了其首个用于预测天气的大型大气基础模型“极光”。测试结果显示，“极光”能在不到一分钟的时间内，生成5天的全球空气污染预测和10天的高精度天气预报结果。值得一提的是，“极光”在空气质量预测方面表现出色，能以较小的计算成本，提供与欧洲哥白尼大气监测服务系统相当的预测结果。
英伟达公司也不甘示弱。该公司近日推出了AI天气预报模型CorrDiff。这款模型能将精度从25公里提升至2公里，生成更精细的气象数据，适用于预测台风等极端天气。CorrDiff的性能与现有模型相当，但计算速度提升了22倍，能耗降低到1/3000。
中国华为公司推出的“盘古气象模型”向世界展示了中国在AI天气预报领域的实力。欧洲中期天气预报中心发表的一篇测评论文中指出，盘古气象模型在预测正常天气事件和极端天气事件时的准确度，已能与传统方法相抗衡。
欧洲中期天气预报中心也正式开始运行AI天气预报系统AIFS。AIFS结合机器学习与AI技术，实现了预报速度的极大飞跃，也将单次预报能耗降低到1/1000。在多项关键指标上，AIFS的预测准确度较当前最先进的数值模型提升了20%。
多种方法融合是务实之选
不过，AI预测天气仍有许多需要改进之处。
比如，AI模型虽然能给出预测结果，但无法解释得出这一结果的具体过程。一旦预测结果与实际情况大相径庭，科学家往往需要修改计算方法。
此外，AI虽然在预测台风和低压系统等宏观趋势上游刃有余，但面对每日天气预报的详细需求时，却显得力不从心。
日本气象协会技术战略室主任增田有俊表示，要提高气象预报的准确度，让AI模型与数值预报强强携手是务实的选择。
例如，日本理化学研究所开发出了一种将数值预报和AI技术相结合的系统，专门预测分散性强降雨。他们将实际观测数值和数值预报计算出的数据输入AI模型内。结果显示，在相同准确度下，AI预报结果的时间跨度是单纯数值预报的5倍。
ZME Science在报道中强调，数值模型对于模拟基本大气物理学仍然至关重要，可作为AI系统的强大补充。这两者强强携手能提高天气预报的效率和精确度，同时可降低计算成本。
记者19日从西北大学获悉，该校地质学系、大陆动力学国家重点实验室刘鹏副教授与中国地质大学（北京）李国武教授团队申请的两种新矿物，近日经国际矿物学学会新矿物命名与分类专业委员会审查、投票，均 据法新社巴黎3月15日报道，15日发布的一项新的重要分析称，影响神经系统的疾病——如中风、偏头痛和痴呆症——已经超过心脏病，成为全球范围内导致人们健康损害的主要原因。 3月20日8时31分，探月工程四期鹊桥二号中继星由长征八号遥三运载火箭在中国文昌航天发射场成功发射升空。火箭飞行24分钟后，星箭分离，将鹊桥二号中继星直接送入近地点高度200公里、远地点高度42 3月19日，记者从中国科学院海洋研究所了解到，该所研究团队在国际上首次发布了银鲳的高质量染色体水平参考基因组。相关研究论文近日在线发表于《自然》子刊《科学数据》。银鲳广泛分布于西北太 美国和法国的科学家联合团队借助新的3D打印技术，开发出一种多层人造皮肤，只需18天即可长成。这种仿真皮肤可用于提升护肤品测试效率，并催生更好的皮肤治疗方法。相关研究发表于新一期《先进功能 英伟达的GPU又升级了。3月19日，英伟达CEO黄仁勋发布了最新的B200算力芯片GPU，FP8精度下的训练性能是上一代的2.5倍，FP4精度下的推理性能更是达到了上一代的5倍。然而，这场技术狂欢背后，却令AI领域 。本文链接：当AI邂逅天气，精准预报“智慧”升级http://www.sushuapos.com/show-2-11193-0.html
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