日常出行，我們怎么能少得了天氣預報(bao)?
目前(qian)，最(zui)準確的天氣預(yu)報系統莫過(guo)于“基(ji)于數值天氣預(yu)報”(NWP)的系統，這種方法(fa)主(zhu)要(yao)依(yi)賴(lai)物理方程(cheng)進行(xing)預(yu)測。
然而，數值天(tian)氣預報(bao)對計(ji)算(suan)能力的要求很高，且(qie)速度(du)通常較慢，一次模(mo)擬需(xu)要幾個小時(shi)的時(shi)間。
近(jin)年來，隨著“AI熱”席卷(juan)各行(xing)各業(ye)，科研人員嘗試利用(yong)AI預測天氣，但(dan)其準(zhun)確性(xing)還比不上(shang)數值天氣預報。
最近，華為的科(ke)研人員連發兩篇《自然》論文(wen)，AI預測天(tian)氣貌似有了全新的可(ke)能(neng)。
01AI預報天氣：華為發了Nature論文
前段時間(jian)，OpenAI、Google和百度接(jie)連在(zai)大(da)語(yu)言(yan)模型領(ling)域各(ge)顯神通，華為也在(zai)默默發力。
此次，華為也(ye)發了(le)篇Nature論文，開始“卷”天氣(qi)預(yu)報了(le)。華為團隊和清華大學新(xin)推出了(le)兩款(kuan)大語(yu)言模型(xing)，一個(ge)叫(jiao)盤古氣(qi)象(Pangu-Weather)，一個(ge)叫(jiao)NowcastNet。
來(lai)自華為(wei)的(de)田奇和其團隊研發(fa)了一種(zhong)名(ming)為(wei)盤古氣(qi)象(Pangu-Weather)的(de)AI天(tian)氣(qi)預(yu)報系(xi)統(tong)，該系(xi)統(tong)最多能(neng)提前一周預(yu)測(ce)全球天(tian)氣(qi)。盤古氣(qi)象早(zao)在(zai)前兩年就“以高(gao)分辨率(lv)全球氣(qi)候預(yu)報”嶄露頭角，但AI預(yu)測(ce)天(tian)氣(qi)的(de)精確(que)度卻(que)一直備受爭(zheng)議(yi)。
最近，華(hua)為云(yun)團隊再(zai)一次升級(ji)了盤古氣象，利(li)用了39年的全球再(zai)分析天氣數據對模型進(jin)行了訓練。
研究發現，盤古氣(qi)象(xiang)的預測準確率可(ke)以與(yu)全球最佳數(shu)值天(tian)氣(qi)預報系統(tong)(tong)——歐洲中期天(tian)氣(qi)預報中心的綜合預報系統(tong)(tong)相媲美。同時，在相同的空間(jian)分(fen)辨率下，盤古氣(qi)象(xiang)比(bi)數(shu)值天(tian)氣(qi)預報系統(tong)(tong)快10000多(duo)倍(bei)。
此(ci)外，盤(pan)(pan)古(gu)氣(qi)象(xiang)還通(tong)過(guo)3D模型對不(bu)同(tong)高度水平(ping)進行預測，結合地球(qiu)特定(ding)的先驗知識和(he)分(fen)層(ceng)時間聚合策略，成(cheng)功(gong)地減少(shao)了中期預報中的誤差積累問題，盤(pan)(pan)古(gu)氣(qi)象(xiang)能夠處(chu)理三(san)維氣(qi)象(xiang)數據，捕捉不(bu)同(tong)壓力層(ceng)大氣(qi)狀態(tai)之間的關系。
可以(yi)說，該(gai)系統(tong)提供(gong)更全面(mian)和(he)詳細的(de)預測結果，相較于之前的(de)AI系統(tong)更先進。
“盤古氣象”的準確性高于IFS和FourCastNet
另(ling)一項引人注(zhu)目的研究則由加州大學伯克利(li)分校的Michael Jordan、清華大學王建民研發的NowcastNet，該模型將(jiang)物理(li)規律和深(shen)度學習(xi)巧(qiao)妙融合(he)，能夠(gou)有效(xiao)用于短期天(tian)(tian)氣預測(ce)，比如(ru)說預測(ce)未來(lai)6小時(shi)的天(tian)(tian)氣。
針對(dui)一些突發性的極端降水事件，NowcastNet對(dui)于極端天氣風(feng)險管(guan)理(li)有很重要的意義。
NowcastNet能夠在2048 km × 2048 km范圍內提前3小(xiao)時(shi)進(jin)行(xing)高(gao)分辨率(lv)的降水預(yu)測。62位氣象學家曾對不同模型在極端降水方(fang)面進(jin)行(xing)評估，結果(guo)70%的專家認(ren)為，NowcastNet可排名第(di)一。
NowcastNet在預測降(jiang)水強度方面有著很大(da)的優勢，特別是極端(duan)降(jiang)水事件中。
極端降水臨近預報的NowcastNet
面對AI闖進天氣預報領域，科羅拉多州立大學大氣合作研究所研究員Kyle Hilburn給出了中肯的評價，他認為，“人工智能在天氣預測任(ren)務(wu)中具有巨大潛力”。
但是機遇(yu)與風險并存，這種大語(yu)言模型仍“需氣(qi)象(xiang)學(xue)家學(xue)會設(she)計、評估(gu)和(he)解讀”。
02不止會做手機，云計算的研發水平也很在線
提(ti)到華為，我們第一印象(xiang)往往是“華為手機(ji)”。
事實上，華(hua)為的業務一(yi)直很廣，尤其是在(zai)云(yun)計(ji)算(suan)解決方案(an)和服務方面算(suan)是獨樹一(yi)幟，旗下的華(hua)為云(yun)團隊算(suan)得上是云(yun)計(ji)算(suan)的中流砥柱，此次在(zai)Nature上發(fa)布的兩(liang)篇論文(wen)足(zu)顯示其研發(fa)實力(li)一(yi)斑。
除了AI預測(ce)天氣的大模型(xing)，華為云在其他領域也是時有亮點：
2020年，在國際醫學圖像計(ji)算(suan)和計(ji)算(suan)機輔助干預會(hui)議(MICCAI 2020)上，華為云(yun)醫療(liao)AI團隊和華中科(ke)技大學合作的(de)2篇研究成(cheng)(cheng)果成(cheng)(cheng)功入(ru)選，兩(liang)個團隊攜手(shou)合作，致力于利(li)用(yong)AI技術解(jie)決由醫療(liao)設(she)備成(cheng)(cheng)像、器官病灶本身(shen)構(gou)造等因素造成(cheng)(cheng)的(de)待分割物體邊緣不(bu)清晰問(wen)題(ti)。
2021年(nian)，在全球人工(gong)智能領域的頂級學(xue)術會議(AAAI)上， 華為云團隊(dui)入選了7篇(pian)研究成果，在神(shen)經網(wang)絡(luo)、油氣儲集層分類等方面都實現了厚積(ji)薄發。
七篇論文其中一篇
華為云近年來發展迅猛，期待它未來能帶給我們更多驚喜。
參(can)考資料
1.Skilful nowcasting of extreme precipitation with NowcastNet.Nature.
2.Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks.Nature.
