DeepMind開發天氣預報系統　AI真能超越傳統預報嗎？

記者／竹二

每次發生天災總會讓人感嘆大自然的不可預測，近日Google旗下人工智慧新創公司DeepMind開發的天氣預報系統GraphCast，最新成果登刊在《Science》雜誌上，相信未來10年全球在天氣預測上，AI可以有令人信服的方式，超越傳統的天氣預報。

GraphCast預測結果優於歐洲預報中心

根據GraphCast所展示的成果，在綜合評估下，GraphCast在1380項指標中有9成優於歐洲中期天氣預報中心ECMWF預報系統，包含各種大氣下的溫度、壓力、風速、風向，以及濕度等。GraphCast是利用圖神經網路（Graph Neural Network）的機器學習架構，使用超過40年的ECMWF天氣歷史資料訓練模型，可以處理當下和6小時前的全球大氣狀態，並在1分鐘內以產生10天天氣預報。

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GraphCast的成果代表氣象在AI領域的預報速度和準確性取得顯著進展，DeepMind開源了模型程式碼。ECMWF的人也接受外媒採訪表示，氣象AI系統進展比他們2年前預期快得多，令人印象深刻，比他們自己的天氣預測系統更準確。

GraphCast並非全能，有透明度問題

據了解，GraphCast成功預測的一個案例是，提前9天預測了颶風李伊將在加拿大諾瓦斯科西亞省登陸，比傳統預測方法早了3天，雖然獲得顯著的進展，但是還是有所局限，GraphCast沒有在所有情況下都優於傳統模型。外媒華盛頓郵報指出，全球AI模型還無法像傳統模型一樣建立精細預測，GraphCast可能相對適合研究較小規模的現象，而且還存在透明度問題。

隨著GraphCast的發表，ECMWF也計劃開發自家的AI模型，並打算與數值天氣預報系統進行整合，英國氣象局也與圖靈研究院合作，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。

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