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(一)新聞標題 Google DeepMind 開發天氣預報新系統,AI 首次超越傳統預報方法 (二)新聞內容 在預測未來 10 天世界各地天氣這件事情上,AI 首次以令人信服的方法超越傳統天氣預報,Google DeepMind 開發天氣預報系統 GraphCast 最新成果,登上《Science》雜誌。 在最新研究中,GraphCast 展示優於歐洲中期天氣預報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)預報表現。綜合評估下,GraphCast 在 1,380 項指標中九成優於 ECMWF 預報系統,包括各種大氣下的溫度、壓力、風速、風向、濕度等。 GraphCast 利用所謂圖神經網路(Graph Neural Network,GNN)的機器學習架構,以超過 40 年的 ECMWF 天氣歷史資料訓練模型。它能處理當下和 6 小時前全球大氣狀態,並在 1 分鐘內以搭載 TPU v4 的雲端電腦產生 10 天天氣預報。 GraphCast 成果代表氣象 AI 在預報速度和準確性取得顯著進展,Google DeepMind 也開源此模型程式碼。ECMWF 機器學習專員 Matthew Chantry 接受《金融時報》採訪承認此一快速進展,認為氣象 AI 系統進展「比我們 2 年前預期快得多,令人印象深刻」。 「我們發現 GraphCast 比其他機器學習模型(包括華為雲盤古氣象模型和 NVIDIA FourCastNet)更加熟練,且比我們自己的天氣預測系統更準確」,Matthew Chantry 告訴《金融時報》。 Google 機器學習方法與傳統數值天氣預報(Numerical Weather Prediction,NWP)方法形成明顯對比,傳統方法依賴高速運算電腦執行以大氣物理為基礎的方程式,耗費較多時間和心力。Matthew Chantry 向《金融時報》強調 GraphCast 效率,估計其能源消耗比傳統方法省下約 1,000 倍。 GraphCast 成功預測的一個案例是,它提前 9 天預測颶風李伊(Lee)將於加拿大諾瓦斯科西亞省(Nova Scotia)登陸,比傳統方法早了 3 天。儘管獲得顯著進展,GraphCast 仍有局限,它沒有在所有情況下都優於傳統模型,例如 10 月 25 日颶風歐蒂斯(Otis)突然增強,在毫無預警情況下襲擊墨西哥阿卡普爾科(Acapulco)。《華盛頓郵報》報導指出,全球 AI 模型還無法像傳統模型建立精細預測,GraphCast 可能相對適合研究較小規模的現象,而且它還存在透明度問題,氣象學家無法查看 AI 模型內部細節並清楚得知為何如此預測。 「我們的方法不應該被視為傳統天氣預報替代品,傳統天氣預報方法已經開發數十年,在許多現實環境經過嚴格測試,並提供許多我們尚未探索的功能」,Google DeepMind 研究人員強調,他們將 GraphCast 視為現今天氣預報技術的輔助角色。 隨著 GraphCast 發表,位於英國伯克郡雷丁鎮(Reading)的 ECMWF 也計劃開發自家 AI 模型,並打算與數值天氣預報系統進行整合。英國氣象局(Met Office)則與圖靈研究院(The Alan Turing Institute)合作,開發用於天氣預報的圖神經網絡,以便將來納入超級電腦基礎設施中。 天氣能以各種方式影響人們,比方說可以決定你一早外出裝扮,為我們提供綠色能源,在最壞情況下引發可能摧毀家園的風暴。現今極端天氣日益嚴重,快速且準確的天氣預報變得相當重要,GraphCast 研究成果將能造福全人類。 (三)新聞連結 https://technews.tw/2023/11/15/graphcast-for-faster-and-more-accurate-global-weather-forecasting/  = https://tinyurl.com/ysueoeyz (四)其他心得或備註 期待AI能夠讓氣象預測更加精進~ 是說利用AI工具畫圖會有這到底如何定位的問題 天氣預測應該是越準越好沒有爭議吧? 不過文中也沒有完全否定傳統的預測方式就是了, 畢竟AI就是個黑盒子XD -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.14.18.222 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/TY_Research/M.1700122138.A.70D.html
sony1733 : 就一樣餵資料 只是有AI代替人工修正 但地形 都市發 11/16 18:04
sony1733 : 展有沒有效正就不知道了 11/16 18:04
aegis43210 : EC給的資料不包括地形,讓AI推論地形就更不行了 11/16 23:37
aabaabaabaab: ec 自己也出了AIFS 11/17 09:34
crazy10167 : AI簡單講就是比較新技術的回歸模型,就一樣餵資料 11/18 21:18
Kroner : 有人知道如何處理關節痛嗎?求分享! 11/18 21:18
Dk20121221 : 可以取代d大嗎 11/20 12:11
crazy10167 : 看來跟盤古一樣餵0.25度資料 所以吐出來的也是0.25 11/20 13:53
crazy10167 : 度解析度 有夠粗的 還不如看EC的9公里 11/20 13:53
aabaabaabaab: era5就只有0.25度的資料! 11/21 13:48
Chricey: UC2對膝蓋特別有用嗎?有人能證實嗎? 11/21 13:48