谷歌新AI模型革新热带气旋预测

谷歌旗下的DeepMind和谷歌研究团队宣布推出天气实验室（Weather Lab），这是一个互动网站，用于分享其开发的人工智能（AI）气象模型。此次发布标志着AI在热带气旋预测领域取得了重大突破，特别是在同时预测气旋路径和强度方面，传统天气模型多年来一直难以解决这一难题。新的实验性AI模型基于随机神经网络，能够生成多达50种风暴情景，预测未来15天内气旋的形成、路径、强度、大小及形态变化。 关键人物和参与组织 该项目由DeepMind的研究科学家Ferran Alet领导，并与美国国家飓风中心（NHC）合作。NHC将首次在其运营预报流程中采用DeepMind的AI预测模型，这有助于其更好地综合传统物理模型和现代AI技术。 事件的时间线与背景 2025年6月12日，DeepMind在一场新闻发布会上正式宣布了这一突破。早在18个月前，DeepMind与NHC开始非正式接触，探讨AI模型的应用。如今，双方的合作关系已经发展成为正式伙伴，以便让NHC的预报员实时访问Weather Lab中的预测数据。 事件的起因、发展过程与结果 原因：热带气旋对人类生命安全和财产造成巨大威胁。过去50年间，此类风暴造成了大约1.4万亿美元的经济损失，且其路径和强度极为复杂，难以预测。 发展过程：DeepMind团队开发的AI模型接受了两个不同数据集的训练，一是全球再分析数据集，该数据集基于数百万观测数据重建过去的全球天气模式；二是专门的气旋数据集，包含近5000个观测到的气旋在过去45年的路径、强度、大小和风半径等详细信息。通过这些数据，AI模型学会了处理气旋特有的环境条件，并实现了路径和强度预测的高准确率。 结果：初步测试结果显示，该模型在路径预测方面大幅领先于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的领先全球物理集合模型ENS。具体而言，在北太平洋和东太平洋盆地的测试数据中，模型的五天预测平均比ENS的预测更接近实际位置140公里。而在强度预测方面，该模型的表现也超过了美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的区域高分辨率物理模型HAFS。此外，该模型的计算速度显著提高，可以在大约一分钟内完成15天的预测，而传统物理模型则需要几个小时。 主要事实、突破或转折点 准确性：在路径预测方面，新模型的五天预测比现有的物理模型平均提高140公里的精度。 速度：模型可以在一分钟内生成多达15天的预测，远快于传统模型。 全面性：该模型不仅在路径预测上表现出色，还在强度、大小和风半径等方面提供了准确的预测。 相关背景信息 专家认为，这个AI模型的发布和应用将是人工智能在气象预报领域的重要里程碑。传统物理模型由于需要简化计算，往往在路径和强度预测之间存在折衷。例如，全球低分辨率模型擅长捕捉大气中的大尺度模式，因而路径预测更为精准，但无法细致模拟气旋内部的湍流过程，导致强度预测不准确。相比之下，DeepMind的新模型利用机器学习方法克服了这一局限，展示了AI在提高气象预报精度和效率方面的潜力。 背景补充 DeepMind的此次突破是其多年研究成果的结晶。该公司之前推出的GraphCast等人机学习系统已经在某些指标上超越了传统物理模型。此次与NHC的合作不仅能够验证AI模型的功效，还将在实际运营中提供宝贵的反馈。尽管Weather Lab仍是一个研究工具，用户应继续依赖官方气象机构获取权威预测，但这一技术进步对气候变化背景下的灾害预防和应对具有重要意义。随着气候危机的加剧，极端天气事件将更加频繁和不可预测，准确可靠的气象预报将成为保护沿海地区居民生命的必要手段。