葡萄桑颱風來不來  AI幫台灣氣象神預測

編譯／夏洛特

隨著颱風葡萄桑逐漸靠近台灣北部海域，台北的氣象預報員正在使用全新且成功的人工智慧（AI）方法追蹤其路徑，這項技術已經展現出優於傳統預測方法的潛力，為台灣的氣象預測帶來重大變革，在今年七月，台灣就曾首次用於AI技術預測颱風凱米，提前八天預測到颱風將直接襲擊台灣，遠超傳統方法，大大縮短了預警時間。

AI提供更高預測信心

據報導，台灣中央氣象局的預報員，正在使用相同的AI工具追蹤葡萄桑的路徑，表示AI技術讓他們對颱風不會直接襲擊台灣的預測更加有信心，他指出，「AI對我們來說是一件好事，就像多了一個有用的工具，」而台灣整合防災工程技術顧問公司總監賈新興表示，「大家開始意識到，AI的確比傳統模型有更驚人的表現。」

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AI颱風預測技術超越傳統方法

目前，許多氣象預測是由包括輝達、Google和華為等科技巨頭的AI軟體支援，這些軟體的精確度已超越傳統的颱風預測模型，以輝達的FourCastNet為例，它與台灣本土的半導體巨頭台積電合作生產的晶片，為這些AI技術提供了強大的運算能力，這些AI技術不僅提高了颱風路徑預測的精確度，還為氣象學家提供了更強的信心。

全球AI天氣預測競爭加劇

除了台灣，AI技術也已經被應用於其他地區的颱風和颶風預測，這些AI系統使用歷史氣象數據進行訓練，能在短短幾分鐘內預測數百個氣象變量，精確度遠超以往的傳統模型，根據台灣中央氣象局的數據，截至九月中旬，今年西太平洋的颱風預測中，AI在三天預測窗口內的精確度比傳統方法高出了近20%。

AI提前發現颱風路徑異常

當初，AI技術在預測颱風凱米時，就準確地預見到其路徑中的異常迴旋，並及時發出罕見的1.8米降雨量警告，中央氣象局副局長呂國臣表示，「AI增強了預報員做出這一預測的信心，提前發出的警告也讓當局有更多時間準備應對。」

未來挑戰：AI需更多時間提升預測細節

然而專家們指出，目前AI工具在預測颱風的細節方面，如風力強度等，尚未達到理想水準，仍需要更多時間來超越傳統方法，賈新興表示，「仍不知道AI的驚人成績是否只是運氣好，我們還需要給AI更多時間，但這確實值得期待。」

參考資料：Reuters

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