一个新的研究人员预测，（人工智能）驱动的天气预报系统可以改变预测
研究人员周四（3 月 20 日）在该杂志上报道称，该系统被称为 Aardvark Weather，其生成预报的速度比传统预报系统快数十倍，而使用的计算能力却只有一小部分。。
当前的天气预报是通过将数据输入复杂的物理模型来生成的，这是一个多阶段的过程，需要在专用的计算机上花费几个小时。
Aardvark Weather 绕过了这一苛刻的过程：机器学习模型使用来自卫星、气象站、船舶和气象气球的原始数据来进行预测，而不依赖于大气模型。研究小组指出，卫星数据对于模型的预测尤为重要。
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研究人员声称，这种新方法可以在天气预报的成本、速度和准确性方面提供重大优势。 Aardvark Weather 不需要超级计算机和专门的团队，只需几分钟即可在台式计算机上生成天气预报。
用人工智能取代天气预报管道
该团队将 Aardvark 的性能与生成全局预测的现有预测系统进行了比较。 Aardvark 仅使用传统预报系统所需观测数据的 8%，表现优于美国国家气象局全球预报系统（GFS）系统的预测与美国气象局的预测相当。
然而，Aardvark 的空间分辨率略低于当前预报系统的空间分辨率，这可能使其初始预测与超本地天气预报的相关性降低。 Aardvark Weather 以 1.5 度分辨率运行，这意味着其网格中的每个框覆盖 1.5 度纬度和 1.5 度经度。为了进行比较，GFS 使用 0.25 度的网格。
然而，研究人员还表示，由于人工智能从输入的数据中学习，因此可以对其进行定制以预测特定领域的天气，例如非洲农业的温度或欧洲可再生能源的风速。 Aardvark 可以整合更高分辨率的区域数据（如果有），以完善当地的预测。
研究合著者表示：“这些结果只是土豚能够实现的目标的开始。” 安娜·艾伦剑桥大学在声明中表示。 “这种端到端学习方法可以轻松应用于其他天气预报问题，例如飓风、野火和龙卷风。除了天气之外，它的应用还扩展到更广泛的地球系统预测，包括空气质量、海洋动力学和海冰预测。”
研究人员表示，Aardvark 还可以支持世界上缺乏资源的地区的预测中心，将全球预测细化为高分辨率的区域预测。
“Aardvark 的突破不仅仅在于速度，还在于访问。” 斯科特·霍斯金英国阿兰图灵研究所的人工智能研究员在声明中表示。 “通过将天气预报从超级计算机转移到台式计算机，我们可以使预测民主化，使这些强大的技术可供世界各地的发展中国家和数据稀疏地区使用。”
