英伟达人工智能模型提前数周准确预测风暴

当冬季风暴肆虐美国大部分地区时，某些地区的天气预报显示出显著差异，降雪预测值相差悬殊。

英伟达新推出的Earth-2气象预测模型问世时机堪称完美。或者说，鉴于这些模型宣称的精准度，该公司是否早已洞悉了天气状况？

这些新型人工智能模型旨在提供更快更精准的气象预报。英伟达宣称其"Earth-2中程预报"模型在70余项指标上超越谷歌DeepMind的AI气象模型GenCast。后者于2024年12月发布时，已展现出优于现有气象模型的预测能力——可生成长达15天的预报。

英伟达于周一在休斯顿举行的美国气象学会会议上发布了这些新工具。

英伟达气候模拟总监迈克·普里查德在会议前向记者解释："从哲学和科学角度看，这标志着回归简约。我们正摆脱定制化的人工智能架构，拥抱基于变换器的简单可扩展系统这一未来趋势。"

传统气象预报主要依赖基于物理学的实测数据模拟，而人工智能模型是该领域的新兴技术。"Earth-2中程预报模型"基于英伟达全新Atlas架构构建，其详细信息将于周一公布。

除中程预报外，英伟达Earth-2系列还包含即时预报模型和全球数据同化模型。

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即时预报技术可生成零至六小时的短期天气预测，助力气象学家评估风暴及其他恶劣天气的潜在影响。

普里查德指出："由于该模型直接基于全球静止轨道卫星数据训练，而非特定区域的物理模型输出，只要卫星覆盖充足，实时预报就能适应任何地点。"这一能力将帮助州政府及小国理解极端天气系统对其区域的影响。

全球数据同化模型整合气象站、气象气球等数据源，持续生成全球数千个地点的实时天气快照。这些快照成为气象模型生成预报的起点。

传统上，生成这些快照需要消耗大量计算资源才能启动预报。"该过程通常占用传统气象预报总超级计算能力的50%左右，"普里查德解释道，"而我们的模型利用GPU仅需数分钟即可完成，远快于超级计算机所需的数小时。"

这三款新型模型将与现有模型协同运作：CorrDiff模型通过粗粒度预报快速生成高分辨率预测；FourCastNet 3模型则专注模拟温度、风速、湿度等单一气象变量。

普里查德指出，这些新模型将使先进气象预测工具的获取实现民主化——这类工具历来主要服务于能负担昂贵超级计算机使用费的富裕国家及大型企业。

"这些工具为生态系统中的所有参与者——国家气象局、金融机构、能源企业——以及任何致力于开发和完善气象预测模型的组织提供了基础构建模块，"普里查德强调。部分工具已投入实际应用：以色列和台湾地区的气象学家正在使用Earth-2 CorrDiff模型，而The Weather Company和道达尔能源公司则在评估Nowcasting模型。

普里查德强调："部分用户可能更倾向订阅集中式企业气象预报系统，但另一些主体——尤其是国家——则将主权置于首位。气象问题关乎国家安全，主权与气象预报本质上密不可分。"