今年夏天，印度3800万农民首次收到了基于人工智能的季风降雨开始时间预测，帮助他们更科学地决定播种时机。这一成果得益于谷歌研究团队开发的AI气象模型NeuralGCM，该模型将传统物理模拟与机器学习相结合，显著提升了天气预测的准确性与效率。 长期以来，气象和气候模型依赖超级计算机运行，成本高昂且复杂。谷歌研究团队致力于打造更高效、更精准的模型，由此诞生了NeuralGCM。与传统模型仅依赖硬编码物理规律不同，NeuralGCM通过学习数十年的气象历史数据，识别气候模式并从中“学习”，同时保留物理规律的约束。其关键优势在于高效灵活——可在单台笔记本电脑上运行，极大降低了高性能气象预测的技术门槛，使更多科研机构和开发者得以参与。 这一模型开源后，芝加哥大学“以人为本的气象预测倡议”团队迅速将其应用于实际。他们发现，对印度农民而言，最关键也最难的决策之一，就是准确判断季风何时开始。全球数亿小农户依赖季风降雨进行耕作，但长期以来，提前数周甚至一个月精准预测季风起始时间，仍是科学界的一大挑战。 经过对多种AI气象模型的严格测试，芝加哥大学团队发现，将NeuralGCM与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的AI集成预报系统（AIFS）以及历史数据相结合，能实现最可靠的预测结果。该组合模型成功提前一个月准确预测了印度季风的开始时间，并捕捉到了一次异常的干旱阶段，展现了极强的实用性与可靠性。 这项技术不仅提升了农业生产的韧性，也为全球气候脆弱地区的小农户提供了关键信息支持，彰显了AI在应对气候变化与保障粮食安全中的巨大潜力。