日(ri)常出行，我們怎么能少(shao)得了天(tian)氣預報?
目前，最準確的天氣(qi)預(yu)報系(xi)統(tong)莫過于“基于數值天氣(qi)預(yu)報”(NWP)的系(xi)統(tong)，這種方法主要依賴物理(li)方程進行預(yu)測。
然而，數值(zhi)天氣預(yu)報對(dui)計算能力的要(yao)求很(hen)高(gao)，且速度(du)通常較慢，一次(ci)模擬需要(yao)幾個小時(shi)的時(shi)間。
近年來，隨著“AI熱”席卷各(ge)行(xing)各(ge)業，科研人員嘗試利用AI預(yu)(yu)測天氣，但其準確性還(huan)比不上數值(zhi)天氣預(yu)(yu)報。
最近(jin)，華為(wei)的(de)科研人員連發兩篇《自(zi)然》論文(wen)，AI預測天氣貌(mao)似有了全新的(de)可能。
01AI預報天氣：華為發了Nature論文
前段時間，OpenAI、Google和(he)百度接(jie)連在大語言模型領域各(ge)顯神通，華為也在默默發力(li)。
此次，華為(wei)也發了篇Nature論文，開(kai)始(shi)“卷”天氣預報了。華為(wei)團(tuan)隊和(he)清(qing)華大學新推出了兩款大語言(yan)模型，一個叫(jiao)盤(pan)古氣象(Pangu-Weather)，一個叫(jiao)NowcastNet。
來自華(hua)為(wei)的(de)田奇和其團隊(dui)研發了(le)一種名為(wei)盤古(gu)氣(qi)象(xiang)(Pangu-Weather)的(de)AI天(tian)氣(qi)預報系統(tong)，該系統(tong)最(zui)多能提前(qian)一周預測全球天(tian)氣(qi)。盤古(gu)氣(qi)象(xiang)早在前(qian)兩年就“以高分辨率全球氣(qi)候預報”嶄露頭角，但(dan)AI預測天(tian)氣(qi)的(de)精確度卻一直備受爭議。
最近，華為(wei)云團隊(dui)再一次升級了(le)盤古(gu)氣象，利用(yong)了(le)39年(nian)的全球再分(fen)析天氣數據對(dui)模型進行了(le)訓練。
研究發現(xian)，盤古氣象的預(yu)測準確率可以與(yu)全球最(zui)佳數(shu)值(zhi)天氣預(yu)報(bao)(bao)系(xi)統(tong)——歐洲(zhou)中(zhong)(zhong)期天氣預(yu)報(bao)(bao)中(zhong)(zhong)心的綜合預(yu)報(bao)(bao)系(xi)統(tong)相(xiang)媲美。同時，在相(xiang)同的空間分辨(bian)率下，盤古氣象比數(shu)值(zhi)天氣預(yu)報(bao)(bao)系(xi)統(tong)快10000多倍。
此外(wai)，盤古(gu)氣象(xiang)還通過(guo)3D模型(xing)對不(bu)同高度水(shui)平進行預測，結合(he)地(di)球(qiu)特定的先驗知識和分層時間(jian)聚合(he)策略(lve)，成功(gong)地(di)減少了中期預報中的誤差積累(lei)問題，盤古(gu)氣象(xiang)能夠處理三維氣象(xiang)數據(ju)，捕捉不(bu)同壓力層大氣狀(zhuang)態之間(jian)的關系(xi)。
可以說，該系統提供(gong)更全面和詳細的(de)(de)預測結果，相較于之前的(de)(de)AI系統更先進。
“盤古氣象”的準確性高于IFS和FourCastNet
另一項引人注目的研究則由加州大學伯(bo)克利分校(xiao)的Michael Jordan、清華大學王建(jian)民研發的NowcastNet，該模型將物理規律和深度(du)學習巧妙融合，能(neng)夠有效用于(yu)短(duan)期天氣預(yu)測，比如說(shuo)預(yu)測未來6小時(shi)的天氣。
針對一些突發(fa)性(xing)的極端降水事件，NowcastNet對于極端天氣風(feng)險管理有很重(zhong)要(yao)的意義。
NowcastNet能夠在2048 km × 2048 km范圍內提前3小時(shi)進行高分辨率的降水預測。62位氣象(xiang)學家(jia)曾對(dui)不同(tong)模型在極(ji)端(duan)降水方面進行評估，結果70%的專家(jia)認(ren)為，NowcastNet可排名第(di)一。
NowcastNet在(zai)預測降(jiang)(jiang)水(shui)強(qiang)度方面有著很大的優(you)勢，特(te)別是極端(duan)降(jiang)(jiang)水(shui)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(zai)天氣預測任務中具有巨大潛力(li)”。
但是機遇與風險并存，這種大語言(yan)模型仍“需氣象學家學會設計、評估和解讀”。
02不止會做手機，云計算的研發水平也很在線
提到華為，我們第(di)一印象往(wang)往(wang)是(shi)“華為手(shou)機”。
事實(shi)上(shang)，華(hua)為的業務(wu)一(yi)(yi)直很廣，尤其是在(zai)云計算解決方(fang)案和服務(wu)方(fang)面算是獨樹一(yi)(yi)幟，旗下的華(hua)為云團隊算得(de)上(shang)是云計算的中流(liu)砥柱，此次(ci)在(zai)Nature上(shang)發布的兩(liang)篇(pian)論文(wen)足顯示(shi)其研發實(shi)力一(yi)(yi)斑。
除了AI預測天氣的(de)大模(mo)型，華(hua)為(wei)云在其他領域也是時有亮點：
2020年(nian)，在(zai)國(guo)際醫(yi)學(xue)圖像計算(suan)和計算(suan)機(ji)輔助(zhu)干(gan)預會議(MICCAI 2020)上(shang)，華(hua)為云醫(yi)療AI團(tuan)隊和華(hua)中(zhong)科技大學(xue)合作(zuo)的2篇研(yan)究(jiu)成果(guo)成功(gong)入選，兩個團(tuan)隊攜(xie)手合作(zuo)，致力于(yu)利用AI技術解決由(you)醫(yi)療設備(bei)成像、器官病灶本身構(gou)造等因素造成的待分割物體邊緣不清晰問題。
2021年，在全球人(ren)工智能領域(yu)的頂級學術會議(AAAI)上(shang)， 華為云團(tuan)隊入(ru)選了7篇研究成果，在神(shen)經網絡、油氣(qi)儲集層分類等方(fang)面都(dou)實現了厚積薄(bo)發。
七篇(pian)(pian)論文其中一篇(pian)(pian)
華為云近年來發展迅猛，期待它未來能帶給我們更多驚喜。
參考資料
1.Skilful nowcasting of extreme precipitation with NowcastNet.Nature.
2.Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks.Nature.
