参考消息网3月22日报道 据英国《新科学家》周刊网站3月20日报道，一款人工智能(AI)天气预报程序的开发者说，这款在台式电脑上运行的程序可以在一秒钟内预测天气，准确性与传统天气预报不相上下，而传统天气预报要在功能强大的超级计算机上运行数小时甚至数天才能得出结果。

自20世纪50年代以来，天气预报一直依赖物理学模型，这些模型根据卫星、气球和气象站的观测数据进行推断。但这种所谓的数值天气预报(NWP)需要巨大的计算量，且依赖于庞大、昂贵且耗能高的超级计算机。

近年来，研究人员试图通过AI来简化这一过程。美国谷歌公司的科学家们去年开发出一种AI工具，它可以替代天气模型中每个单元里的小部分复杂代码，大大减少了所需的算力。随后，谷歌旗下的“深层思维”公司(DeepMind)更进一步，用AI取代了整个天气预报过程。欧洲中期天气预报中心已采用了这种方法，该中心上月推出了一款名为“AI预报系统”的工具。

不过，尽管AI在天气预报中作用的越来越大，但仍无法完全取代所有传统的数字密集运算。英国剑桥大学的理查德·特纳及其同事希望通过他们开发的一个新模型改变这一现状。

特纳说，之前的研究仅限于预报的过程，跳过了一个名为“初始化”的步骤。在这一步骤中，来自全球各地卫星、气球和气象站的数据会被整理、清理、处理，然后合并成一个有序的网格，预报工作便从这个网格开始。特纳说：“实际上，这一步就占用了一半的计算资源。”

研究人员开发了一个名为“土豚天气”(Aardvark Weather)的模型，首次同时取代了预报和初始化阶段。特纳及其同事在一项评估该方法的研究报告中说，该模型仅使用了现有系统10%的输入数据，但能获得与最新的NWP预测结果接近的结果。

使用“土豚天气”模型在一台普通台式电脑上生成一份完整的天气预报大约只需1秒钟，而用NWP在超级计算机上生成同样的预报则可能需要数小时甚至数天时间。

然而，“土豚天气”模型使用的是地球表面的网格模型，其单元格为1.5度见方，而欧洲中期天气预报中心的ERA5模型使用的网格单元格小至0.3度。英国曼彻斯特大学的戴维·舒尔茨说，这意味着“土豚天气”模型过于粗糙，无法准确反映复杂多变的天气模式。

舒尔茨说：“有很多尚未解决的问题可能会影响你的预报结果。它们根本无法反映极端情况。基于当前设计，它们无法解决这个问题。”

特纳认为，在捕捉气旋等异常天气事件方面，“土豚天气”模型比一些现有模型更胜一筹。但他也承认，像他开发的这种AI模型在训练时也完全依赖于物理学模型。他说：“如果没有训练数据，只使用观测数据来训练，那绝对行不通。我们确实尝试过这样做，即完全不使用物理学模型，但没有成功。”

他认为，天气预报的未来可能依赖于科学家们开发出越来越精确的物理学模型，然后用这些模型来训练AI，使AI模型能够更快地复制输出，并且所需的硬件更少。一些人对AI的前景甚至更为乐观。

英国牛津大学的尼基塔·古里亚诺夫认为，假以时日，AI在天气预报领域将超越NWP。他说，AI将仅基于观测数据和历史天气数据进行训练，完全独立于NWP做出准确预测。（编译/王栋栋）

研究人员在笔记本电脑上运行“土豚天气”AI模型（英国剑桥大学网站）