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AI气象预测迎来革命性飞跃
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作者:
wangxueyang
时间:
2024-7-2 11:21
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AI气象预测迎来革命性飞跃
原文链接:
https://cj.sina.cn/article/norm_ ... l&from=redirect
“天气预报在生活生产中的重要性不言而喻,然而传统的天气预测方法由于技术的局限性,往往无法满足现代社会对天气预测准确性的需求。微软一直致力于解决这一问题,通过AI技术,以及多样化的数据创新性地创建了更准确的天气预测模型。
我们的成果已为行业树立了标杆。近期,微软Start的天气服务,以其卓越的准确性,再次被国际权威的天气预报评测公司ForecastWatch评为‘全球最准确的天气预报提供商’同时,微软最新发布的Aurora大气基础模型,以其革命性的技术飞跃,将在预测和减轻极端天气的影响发挥重要作用。
不断提高天气预测的准确性和可用性,造福人类,这不仅是我们不断创新,追求卓越的体现,也是对微软使命——‘予力全球每一人、每一组织,成就不凡’的深刻诠释。
——微软全球资深副总裁张祺博士
极端天气 (图片由Copilot生成)
近年来,人们普遍觉得天气变得越来越难以捉摸。刚过去的2023年是有记录以来的最暖年,2024年大概率会更暖。无论是去年夏季华北黄淮地区的高温天气、12月全国型的强寒潮天气,还是亚马逊雨林百年罕见的干旱、欧洲南部和北非多地的持续极端高温——极端天气频发已是全球面临的共同挑战。世界卫生组织的数据显示,目前已有36 亿人生活在极易受气候变化影响的地区。
庆幸的是,在新一轮技术革命浪潮中,人工智能有望帮助人类更加有效地应对气候变化的影响。
当AI赋能天气预测
AI天气预测 (图片由Copilot生成)
随着AI技术的发展,AI处理海量数据并帮助人类做出决策的能力正在迅速改变各行各业,在天气预测领域也不例外。
目前,AI 气象预测大模型(Large AI Weather forecast Model,LWMs)已经成为中程天气预测的关键组成部分,其核心是基于数据驱动的深度学习算法。
相较于传统的数值天气预测模型,大型 AI 气象预测模型采用了全新的策略。通过对历史数据进行深度学习,使AI 模型能够不断自我优化,逐渐提高对大气动力学和气象学的理解。这种迭代的学习过程,使得 AI 模型能够更好地适应不同的气象条件,并迅速反应气候变化的复杂性。
跟传统数值天气预测模型相比,AI气象预测大模型具有以下几个优势:
1、计算速度快,准确度高:与传统数值预报模式相比,AI气象预测大模型通过深度学习算法,能够快速解析和学海量的气象数据,包括但不限于卫星图像、雷达数据、地面观测站信息以及其他相关环境参数。这种先进的数据处理能力,使得AI模型在预测天气模式、趋势及其变化时,展现出超越传统计算方法的速度和精度。
2、非线性关系识别: 气象系统通常是一个复杂的非线性系统,受到多种因素的影响。AI可以识别并建模这些复杂的非线性关系,从而提高气象预测模型的准确性。
3、灵活性和适应性高:AI气象预测模型可以根据不同的气象场景和应用需求进行调整和优化。这使得这些模型可以适用于不同的地区和时间尺度,并提供个性化的气象预测服务。
全球目前主要使用的AI气象预测模型包括谷歌DeepMind的GraphCast、清华大学和中国气象局的NowcastNet、阿里巴巴的SwinVRNN*、复旦大学开发的伏羲、上海人工智能实验室的风乌、英伟达的FourCastNet、微软和华盛顿大学的DLWP,以及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的CNN模型等等。
微软天气预测已是全球最准
作为全球AI领域的领军企业,微软一直致力于在气象预测技术的前沿进行创新和突破,推动AI技术在天气预测领域的应用。
最近,微软的Start天气服务(
www.msn.cn/zh-cn/weather
)连续第二年被ForecastWatch评为“全球最准确的天气预报提供商”。这一殊荣奠定了微软在天气预测领域的领先地位,同时也为行业树立了新的标杆。
微软天气界面
此次ForecastWatch的独立研究评估了2023年全年22个天气服务的13个不同指标,微软Start天气服务在包括高低温度预测和云量预报等多个指标上均获得最高分。值得一提的是,微软Start天气的综合评分比去年提高了11%,与第二名的领先优势增加了4%。
之所以能获得这样的成绩,都要得益于AI技术的运用。通过全面的数据驱动的方法,包括汇集庞大的天气数据集、大规模计算模型、地图和地形数据以及用户的实时报告,微软为用户提供了从即时预报、云量预测和建模,到全新的30天预测等一系列解决方案,并且所有结果都比以往更准确。天气预测的精准度已迈入了新的台阶。
目前,微软Start天气预测这一服务已集成在Windows, Edge,MSN,Bing和微软Start移动应用中。通过为用户提供准确的天气信息和洞察,越来越多的人通过微软做出更明智的决策。
未来:提速5000倍的Aurora大气基础模型
微软不仅以其精确度在天气预测服务领域占据领先地位,更以其前瞻性的视角,不断探索和拓展天气预测的边界。
近期微软发布了首个革命性的大规模大气基础模型Aurora,通过在多样化的数据集上进行预训练和微调,实现了在大气预测方面的卓越表现。除此之外,Aurora模型能够在高空间分辨率下准确预测温度、风速、空气污染和温室气体浓度等多种大气变量,表现优于目前最先进的数值天气预测系统和专用深度学习方法。这一创新的里程碑预示着未来在预测和缓解极端天气事件影响方面,世界将开启一个全新的篇章。
Aurora模型的强大之处表现在以下几个方面:
1、广泛预训练数据:Aurora模型通过在超过一百万小时的多样化气象和气候模拟数据上进行预训练,具备了对大气动力学的全面理解。无论是数据匮乏的偏远地区,还是具有挑战性的极端气候条件,它都能提供精准而可靠的预测结果。
2、高空间分辨率:Aurora在0.1°(赤道大约11公里)的高空间分辨率下运行,能够捕捉到大气过程的复杂细节,从而提供比传统数值天气预报系统更准确的运营预测,而计算成本仅为后者的极小部分。预计Aurora相对于先进的数值预测系统(如IFS,综合预报系统)可实现约5000倍的计算加速。
3、多种大气变量的预测能力:Aurora能够预测从温度、风速到空气污染水平和温室气体浓度等多种大气变量。其灵活的架构设计使其能够处理多种标准输入并在不同分辨率和准确度水平下生成预测。
4、快速预测空气污染:Aurora在预测空气污染水平方面表现尤为出色。通过使用Copernicus大气监测服务(CAMS)的数据,Aurora成功地生成了准确的五天全球空气污染预测,在74%的目标上优于最先进的大气化学模拟。
Aurora成功展示了基础模型在地球科学中的巨大潜力,不仅可以提供精确的天气和气候信息,还可以在数据稀缺的地区如发展中国家和极地地区发挥重要作用,从而推动农业、交通、能源采集和灾害预防等多个领域的进步。
总结:
在这个气候变化日益严峻的时代,微软不仅以其领先的AI技术在天气预测服务领域树立了新的行业标杆,更以其深远的洞察力和创新精神,引领世界迈向一个更加精准预测和应对极端天气的新纪元。
展望未来,微软将继续携手全球合作伙伴,不断推动AI技术在天气预测领域的应用和发展,为全人类的福祉和地球的可持续发展贡献更多的智慧和力量。随着AI技术的不断发展,我们有理由相信,一个更加智能、精准和可持续的天气预测未来,正向我们走来。
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