谷歌、英偉達、華為分別用人工智能(AI)模型進行天氣預測,大有取代傳統模型之勢。然而,若要因天氣急速惡化而作出預警,AI則未必做得到。美國著名期刊科學人亦指出,AI天氣預測目前仍未能完全取代傳統方式,所以,現階段來說,最有效益的模型,應該是傳統模型加上AI輔助。

  去年9月當颶風“李”吹襲百慕達時,預測人員忙於用傳統方式推斷“李”會否登陸在美國或是加拿大境內,結果,在登陸的6天前,預測員才預算到“李”將向東移,然而,谷歌的實驗AI模型GraphCast,比預測員早三天便已知道“李”的登陸路徑。

  但是,不論是谷歌的GraphCast,或是華為的盤古等AI模型,都要依靠由歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)提供的資料,GraphCast便是由該中心提供的資料庫來訓練,當中包括有地球的大氣、海洋、表面等歷史統計資料,而華為的盤古,亦是根據歐洲中期天氣預報中心提供的資料來進行預測。

  而且,雖然AI可以在數分鐘內便得出預測結果,而用物理學模型加上超級電腦等傳統方法要用上2至3小時才有結果,但是,AI模型所產生的資料,並不像物理學模型般,可透過超級電腦進行詳細解釋,故一旦出錯,AI模型便難以找出真正原因;而且,由於AI模型隻依賴舊有的資料,所以很難預測到較罕見和從未發生過的天氣現象。相比之下,ECMWF的模型曾因為準確預測到颶風“桑迪”吹襲美國海岸,並變成巨大風暴而成名。

  不過,既然AI可以更快和更廉宜地得出準確的結果,最佳的方法莫如用AI輔助目前的天氣預測模型。事實上,現時在ECMWF的網頁上,亦同時列出由GraphCast和盤古等實驗模型所預測的結果。

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