Nvidia人工智慧模型提前數週精準預測風暴

當冬季風暴肆虐美國大部分地區時，某些區域的天氣預報顯示出顯著差異，降雪預測值相差甚遠。

Nvidia新推出的Earth-2氣象預測模型，其問世時機可謂恰到好處。或者說，鑑於該模型宣稱的精準度，這家公司是否早已掌握了天氣狀況的先機？

這些新AI模型旨在提供更快速精準的天氣預測。英偉達宣稱其中一款名為「Earth-2中程」的模型，在超過70項指標上超越了谷歌DeepMind的AI氣象模型GenCast。後者雖於2024年12月發布時，已展現優於現行氣象模型的預測能力（可預報長達15天），但仍不敵新模型的精準表現。

Nvidia於週一在休士頓舉行的美國氣象學會年會上發表了這些新工具。

「從哲學與科學角度而言，這代表著回歸簡約的本質，」Nvidia氣候模擬總監麥克·普里查德在會議前向記者解釋：「我們正逐步擺脫專門化、手工打造的AI架構，擁抱未來以直觀、可擴展的變換器系統為核心的發展方向。」

傳統氣象預測主要依賴基於物理學的實測數據模擬，而人工智慧模型則是該領域的新興發展。Earth-2中程預報模型採用Nvidia全新架構「Atlas」建構，其詳細規格將於週一正式發布。

除中程預報外，Nvidia Earth-2系列還包含即時預報模型與全球資料同化模型。

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即時預報技術可生成零至六小時內的短期天氣預測，協助氣象學家評估風暴及其他危險天氣條件的潛在影響。

普里查德指出：「由於此模型直接以全球靜止軌道衛星數據訓練，而非區域性物理模型輸出，即時預報可適用於任何具備充足衛星覆蓋的地點。」此功能將協助州政府及小型國家理解極端天氣系統對其區域的影響。

全球數據同化模型整合氣象站與氣球觀測等來源數據，為全球數千個地點生成連續性天氣快照。這些快照將作為氣象模型生成預報的起始基礎。

傳統上，生成這些快照需要耗費龐大運算資源才能啟動預報流程。「此過程通常消耗傳統氣象預報總超級運算能力的50%左右，」普里查德解釋道：「我們的模型運用GPU技術，僅需數分鐘即可完成，大幅縮短超級電腦所需的數小時運算時間。」

這三種新型模型將與現有兩款模型協同運作：CorrDiff模型運用粗粒度預報快速生成高解析度預測；FourCastNet 3模型則專注模擬溫度、風速、濕度等個別氣象變量。

普里查德指出，這些新型模型將使先進氣象預測工具的應用普及化——此類工具歷來主要由財力雄厚的大國與大型企業所壟斷，因其能負擔昂貴的超級電腦運算時間。

「這些工具為生態系統中的所有參與者——國家氣象服務機構、金融企業、能源公司——以及任何致力於開發與優化氣象預報模型的組織，提供了基礎構建模塊。」普里查德表示。部分工具已投入實用，以色列與台灣的氣象學家正使用Earth-2 CorrDiff模型，而The Weather Company與道達爾能源集團則在評估即時預報系統。

普里查德強調：「儘管部分用戶傾向訂閱集中式企業氣象預報系統，但其他使用者——尤其是國家級用戶——更重視主權保障。氣象預報事關國家安全，主權與氣象預報本質上密不可分。」