Google的人工智能模型准确预测了今年最强大西洋风暴

Google的人工智能模型成功预测了今年最强大西洋风暴的走向和强度，利用先进算法和大数据分析技术，该模型准确预测了风暴的发展路径和潜在影响范围，为相关机构和公众提供了及时准确的预警信息，这一预测不仅体现了人工智能在气象领域的潜力，也为应对自然灾害提供了有力支持。

6月初，大西洋飓风季节开始后不久，Google推出了一种专门用于预测热带气旋路径和强度的新模型。作为Google DeepMind 基于人工智能的天气研究模型套件的一部分，“天气实验室”气旋模型在发布时对气象学家来说有点陌生。

Google当时在一篇博客文章中表示，其新模型基于一个重建过往天气的庞大数据集和一个包含飓风路径、强度和规模等关键信息的专用数据库进行训练，在发布前的测试中表现良好。

该公司表示：“内部测试表明，我们的模型对气旋路径和强度的预测与当前基于物理的方法一样准确，甚至通常更准确。”

Google表示，它将与国家飓风中心合作，评估其天气实验室模型在大西洋和东太平洋盆地的表现。国家飓风中心是美国国家海洋和大气管理局的一个分支机构，几十年来一直提供可靠的天气预报。

直到几周前，大西洋飓风季一直相对平静，整体活动低于正常水平。因此，新模型并未进行引人注目的测试。但大约10天前，飓风艾琳（Erin）在大西洋公海迅速增强，向西移动，成为五级飓风。

从预报的角度来看，很明显“艾琳”不会直接袭击美国，但气象学家们对细节仍心存疑虑。由于“艾琳”规模如此之大，我们担心它距离美国东海岸的距离（事实证明，距离足够近，足以造成严重的海滩侵蚀），以及它对大西洋小岛百慕大的影响。

当风暴活跃时，很难判断众多模型中哪一个能提供最佳的热带气旋预报。我们可以查看迄今为止各个模型对风暴的预报效果，但即便如此，仍存在不确定性。只有事后我们才能计算出数据，看看哪些模型在预测热带气旋的走向和强度方面表现最佳。

如今艾琳已经消散，我们可以做出这样的判断。在迄今为止大西洋飓风季最大的考验中，Google天气实验室在72小时或更短时间内的表现最佳。（这是对飓风艾琳未来三天的预报）。

DeepMind 表现如何？

您可以在下方图表中查看数据，这些图表由美国国家飓风中心飓风专家部门前负责人詹姆斯·富兰克林 (James Franklin) 编制。Google的模型在这些图表中显示为 GDMI。

飓风艾琳的轨道误差表现。 图片来源：James Franklin/Blue Sky

在路径方面，Google的模型不仅超过了美国国家飓风中心的“官方”路径预测，而且还胜过了许多基于物理的全球预测模型以及飓风专用模型。

基于物理的模型是一种基于复杂方程的传统预测模型。这类模型也称为数值天气预报，它获取初始大气条件，然后通过计算来确定大气随时间的变化。

这一过程需要强大的计算能力，但历史上却为气象学提供了良好的服务。随着计算机硬件的改进以及我们收集和输入实时大气条件的能力的增强，飓风路径预报的误差趋势在过去的二十五年里显著下降。

飓风艾琳的强度误差。 图片来源：James Franklin/Blue Sky

与轨迹预报类似，Google模型在强度预报的前72小时内也优于其他模型。其在两天内的表现尤其引人注目。

这里还有几点需要补充。图表中显示的 TVCN 和 IVCN 模型代表了路径和强度的“共识”模型，受到飓风中心预报员的密切关注。这些模型的输出通常不会公开，但本质上提供了一些最佳模型的偏差校正平均值。在这里，“偏差校正”指的是软件会校正各种模型中已知的预测偏差。因此，Google的模型击败了共识模型，这一点意义重大。

从预测的角度来看，三到五天的预测时间至关重要。在此期间，需要做出关于疏散和其他飓风防备措施的重要决定，以便留出足够的时间将其付诸实施。因此，我们希望人工智能模型在这个预测范围内表现得更好。

尽管如此，关键在于人工智能天气建模正在持续取得重要进展。随着预报员开始预测飓风等高影响事件，人工智能天气模型正迅速成为我们武器库中一个非常重要的工具。

这并不意味着Google的模型对每场风暴都是最佳选择。事实上，这种情况不太可能发生。但我们未来肯定会更加重视它。

此外，这些都是非常新的工具。Google天气实验室以及其他一些人工智能天气模型已经在短时间内展现出与最佳物理模型相当的水平。如果这些模型进一步改进，它们很可能成为某些类型天气预报的黄金标准。