圖為2023世界人工智能大會上，人們在觀看華為云盤古氣象大模型。新華社記者 王翔攝 近年來，數(shù)值天氣預(yù)報方法在每日天氣預(yù)報、極端災(zāi)害預(yù)警、氣候變化預(yù)測等領(lǐng)域取得了巨大成功。但是，隨著算力增長趨緩和物理模型逐漸復(fù)雜化，傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報的瓶頸日益突出，亟須新的天氣預(yù)測方式。在眾多預(yù)測方式中，科學(xué)家將目光瞄向了飛速發(fā)展的人工智能。 
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聯(lián)合國氣象組織及其合作伙伴8月8日宣布，2023年7月成為人類有氣象記錄以來全球平均氣溫最高的月份。除了熱浪，一些國家還遭遇了持續(xù)的暴雨和洪水。氣候變化帶來的極端天氣事件已經(jīng)成為我們不得不面對的現(xiàn)實。 越早獲得極端天氣的準確信息，越有利于人類提前應(yīng)對。在眾多預(yù)測方式中，科學(xué)家將目光瞄向了飛速發(fā)展的人工智能（AI）。近期，來自中國和美國的科學(xué)家分別在國際頂級學(xué)術(shù)期刊《自然》上發(fā)表研究成果，揭示了人工智能協(xié)助預(yù)報天氣的潛力。 1小時到7天預(yù)報精度超數(shù)值天氣預(yù)報 近年來，數(shù)值預(yù)報方法在每日天氣預(yù)報、極端災(zāi)害預(yù)警、氣候變化預(yù)測等領(lǐng)域取得了巨大成功。但是，隨著算力增長趨緩和物理模型逐漸復(fù)雜化，數(shù)值預(yù)報的瓶頸日益突出，研究者們開始挖掘新的方式預(yù)測天氣。 7月6日，《自然》正刊發(fā)表了華為云盤古大模型研發(fā)團隊的研究成果——《三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于精準中期全球天氣預(yù)報》，論文顯示，盤古氣象大模型是首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法的AI模型。 據(jù)華為云盤古大模型研發(fā)團隊相關(guān)人員介紹，數(shù)值預(yù)報方法在中長期預(yù)報等領(lǐng)域的應(yīng)用最為廣泛。在這些領(lǐng)域中，現(xiàn)有的AI預(yù)報方法精度仍顯著低于數(shù)值預(yù)報方法，并受到可解釋性欠缺、極端天氣預(yù)測不準等問題的制約。導(dǎo)致AI預(yù)報模型精度不足的主要原因，一是由于原有的AI預(yù)報模型都是基于2D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的，無法很好地處理不均勻的3D氣象數(shù)據(jù)；二是由于AI預(yù)報方法缺少數(shù)學(xué)物理機理約束，在迭代的過程中會不斷積累迭代誤差。 為此，華為云盤古大模型研發(fā)團隊創(chuàng)造性地提出了適應(yīng)地球坐標系統(tǒng)的三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理復(fù)雜的不均勻3D氣象數(shù)據(jù)，并且使用層次化時域聚合策略來減少預(yù)報迭代次數(shù)，從而減少迭代誤差。華為輪值董事長胡厚崑表示，在氣象預(yù)報領(lǐng)域，盤古大模型1小時到7天的預(yù)測精度，已經(jīng)超過歐美一些氣象中心在相同預(yù)測時間內(nèi)的預(yù)測精度。 氣象大模型已在極端天氣預(yù)測中顯身手 歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）一直呼吁全球天氣預(yù)報界作出更多努力，將AI模型作為其預(yù)報系統(tǒng)的額外組成部分，并進一步探索此類模型的優(yōu)勢和劣勢，以幫助進行天氣預(yù)測。 中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所副所長、研究員陳云霽指出，基于AI的氣象科學(xué)研究，其重點是提高跨越多個時間尺度的季節(jié)性預(yù)測和長距空間聯(lián)系建模的預(yù)測能力，以此實現(xiàn)對氣象系統(tǒng)的精準預(yù)報與控制。 歐洲中期天氣預(yù)報中心主任弗洛倫斯·哈比耶在第19次世界氣象大會上詳細地展示了華為云盤古氣象大模型與歐洲中期天氣預(yù)報中心的實時運行檢驗對比情況，前者驚人的預(yù)報能力令現(xiàn)場參會人員感受到了AI技術(shù)的巨大能量。 在農(nóng)業(yè)、航空、能源、災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域，準確的天氣預(yù)報具有重大的社會和經(jīng)濟價值。但是，受限于氣象觀測的準確度、大氣系統(tǒng)中物理過程的復(fù)雜性等因素，傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法所需計算資源規(guī)模巨大。據(jù)世界氣象組織數(shù)據(jù)，全球中期天氣預(yù)報的有效性每10年才能提高1天，而數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI預(yù)報方法將有望以更低的計算成本快速實現(xiàn)高精度的預(yù)測。 2020年時，AI預(yù)報方法在精度上仍遠遠落后于數(shù)值方法，如今，盤古氣象大模型已成為首個精度超過數(shù)值預(yù)報方法的AI模型。不僅如此，它的預(yù)測速度相比傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報提高了1萬倍，可實現(xiàn)“秒級”全球氣象預(yù)測，其氣象預(yù)測結(jié)果包括位勢、濕度、風(fēng)速、溫度、海平面氣壓等諸多信息，這些信息對預(yù)測天氣系統(tǒng)、風(fēng)暴軌跡、空氣質(zhì)量和天氣模式的發(fā)展至關(guān)重要，可以直接應(yīng)用于多個氣象研究細分場景。 歐洲中期預(yù)報中心和中國國家氣象中心等機構(gòu)都已在實測中驗證了盤古氣象大模型的優(yōu)越性。 歐洲中期氣象中心公布的今年4—7月盤古氣象大模型和歐洲數(shù)值模式的對比測試報告顯示，以盤古氣象大模型為代表的AI預(yù)報方法將突破近些年天氣預(yù)報精度提升緩慢的瓶頸。中央氣象臺表示，華為云盤古大模型此前在臺風(fēng)“瑪娃”的路徑預(yù)報中表現(xiàn)優(yōu)異，并已應(yīng)用于今年“杜蘇芮”臺風(fēng)路徑的預(yù)報。 是輔助或是取代現(xiàn)有天氣預(yù)報系統(tǒng)還未可知 正如中國科學(xué)院大氣物理研究所研究員馬柱國所言，極端天氣和氣候帶來的經(jīng)濟損失和人身安全風(fēng)險不可忽視。 為了盡可能將損失降至最低，氣象科學(xué)家們一直在努力提高預(yù)報的準確性。盡管氣象預(yù)報采用的技術(shù)手段正經(jīng)歷快速迭代和進步，但用AI預(yù)測未來幾周或幾個月內(nèi)的中長期天氣仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。 馬柱國指出，目前人們對氣候變化的過程并不十分了解，因此在研究某些氣候現(xiàn)象時不得不進行假設(shè)，但這樣得到的結(jié)論有時并不十分精確，因為模式越精確，需要的觀測資料越多。新技術(shù)的發(fā)展往往難以突破本身的局限性，目前最先進的AI技術(shù)也不過是實現(xiàn)了對“足夠龐大的已經(jīng)存在的信息數(shù)據(jù)”的處理。AI技術(shù)在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用固然代表著其性能的巨大提升，但未來的氣象有很多不可預(yù)知性，一旦模型某個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)準確率不足，就會使預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生誤差。 當AI進入氣象預(yù)報和大氣物理等應(yīng)用場景時，其本質(zhì)上還是通過強大的算力和更智慧的算法對大數(shù)據(jù)等信息進行更有效整合，以提升預(yù)報的準確性和效率。當前，人類在氣象領(lǐng)域的研究仍有很多難題亟待突破。 正如華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家田奇博士所說：“天氣預(yù)報是科學(xué)計算領(lǐng)域最重要的場景之一，也是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)。目前，盤古氣象大模型的主要能力是預(yù)測大氣狀態(tài)的演變，以加強現(xiàn)有的預(yù)報系統(tǒng)。我們的最終目標是，使用盤古大模型，打造下一代AI氣象預(yù)報框架?！?/p> 有業(yè)內(nèi)人士指出，盡管盤古氣象大模型開辟了新的預(yù)報途徑，但它是否能補充或取代現(xiàn)有的天氣預(yù)報系統(tǒng)，還需要研究團隊進一步研究和驗證，以及天氣預(yù)報領(lǐng)域?qū)＜业倪M一步評估。 此外，復(fù)雜的氣象規(guī)律、超高的分辨率與龐大的數(shù)據(jù)量都決定了AI氣象預(yù)報需要使用計算量極高的AI模型。因此，打造不斷迭代領(lǐng)先的AI氣象預(yù)報模型、穩(wěn)定的云上環(huán)境和相應(yīng)的工作套件必不可少。劉 艷 |
