全球AI气(qi)象模型研发迎来新的(de)突破。
据美国资讯网站Axios 3月(yue)24日报道，剑桥大学、艾伦·图灵(ling)研究所、MicroSoft(ruan)研究院与欧洲中期天气(qi)预(yu)报中心（ECMWF）联合开发的(de)“Aardvark Weather”系(xi)统，成为(wei)首(shou)个完全脱离传统数值模型的(de)端到端AI天气(qi)预(yu)报方案，其技术架构与预(yu)测能力显著区别于现有AI气(qi)象模型，为(wei)天气(qi)预(yu)测领(ling)域(yu)带来全新可能，或将大幅提高预(yu)报速度、准确性(xing)和成本。
根据发表(biao)在《自然》杂志上(shang)介(jie)绍该项研究的(de)文章(zhang)称，与此前GOOGLE、英伟(wei)达(da)等企业开发的(de)AI模型不同，Aardvark Weather首(shou)次实(shi)现了从原始观测数据到预(yu)报结果的(de)全程由AI驱动。传统AI模型仍需依赖物理数值模型提供初始数据，而Aardvark Weather直接整合卫星、气(qi)象站等实(shi)时传感(gan)器数据，同步(bu)生(sheng)成全球及局地高分辨率预(yu)报，彻底摆脱了对超(chao)级计算机的(de)依赖。
该模型最大的(de)突破在于采用简洁(jie)架构，能够针对不同应(ying)用场景快速定(ding)制天气(qi)预(yu)报方案。例如在风电场的(de)风速预(yu)测或农田的(de)降水预(yu)报等专业领(ling)域(yu)，传统方法开发这类专项模型往往需要数月(yue)甚至数年时间，并且必须依赖超(chao)级计算机才能完成。而Aardvark Weather模型所需输入数据量远少于传统方法及其他AI模型。
艾伦·图灵(ling)研究所研究员理查德·特纳（Richard Turner）表(biao)示，“Aardvark重新定(ding)义了现有天气(qi)预(yu)报方法，有望实(shi)现更(geng)快、更(geng)便宜、更(geng)灵(ling)活、更(geng)精准的(de)预(yu)报，推(tui)动全球气(qi)象预(yu)测变革。”
不过虽然该模型拥有不俗的(de)潜力，目前尚不适合需要多(duo)变量预(yu)测的(de)政府气(qi)象机构，同时这一实(shi)验性(xing)新模型并未完全取代传统气(qi)象数据采集、常规数值模拟或人工预(yu)报的(de)必要性(xing)。研究特别强调：实(shi)时卫星气(qi)象数据仍是保障预(yu)报精度的(de)关键基础，且该模型研发本身高度依赖欧洲中期天气(qi)预(yu)报中心（ECMWF）提供的(de)ERA5再分析数据集支撑训练。
未参与该研究的(de)俄克拉荷马大学气(qi)象学家(jia)亚伦·希尔（Aaron Hill）认为(wei)，该模型真正的(de)突破在于"证明纯数据驱动的(de)AI预(yu)测具有可行性(xing)"，实(shi)现了学界(jie)期待已久的(de)观测数据直通(tong)预(yu)报愿景。