DeepMind创新技术引领AI前沿：15天精准预测热带风暴，保护生命财产安全
发布时间：2025-06-13 09:38:55 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：10 次
谷歌DeepMind周四宣布在飓风预报领域取得重大突破，推出一款创新的人工智能系统，能够以史无前例的精度预测热带气旋的路径和强度。这一成就解决了传统气象模型数十年来一直面临的长期挑战。
同时，DeepMind还推出了“Weather Lab”，这是一个互动平台，用于展示其实验性的气旋预测模型。该模型能够提前15天生成多达50种可能的风暴情景。更值得注意的是，DeepMind宣布与**美国国家飓风中心（NHC）**建立合作伙伴关系，这标志着该联邦机构首次将实验性的人工智能预测纳入其运营预测工作流程。
DeepMind研究科学家、该项目负责人Ferran Alet在周三的新闻发布会上表示:“我们展示了三件不同的东西。第一件是专门针对气旋量身定制的全新实验模型。第二件是，我们很高兴宣布与美国国家飓风中心建立合作伙伴关系，让专业的人类预报员能够实时查看我们的预测。”
这一声明标志着人工智能在天气预报应用方面迈入了关键节点。过去50年里，包括飓风、台风和气旋在内的热带气旋已造成高达1.4万亿美元的经济损失，因此，准确的预报关乎脆弱沿海地区数百万人的生命安全。
传统天气模型在预测风暴路径和强度方面一直面临挑战。全球性的低分辨率模型擅长预测风暴走向，但难以预测强度;而区域性的高分辨率模型虽然能更好地预测强度，却无法捕捉广阔的大气模式。Alet解释说:“热带气旋预测很难，因为我们试图预测两件不同的事情:一是路径预测，即气旋会去哪里?二是强度预测，即气旋会变得多强?”
DeepMind的实验模型旨在同时解决这两个问题。在遵循NHC协议的内部评估中，该AI系统展现出显著优于现有方法的改进。在路径预测方面，其五天预报比欧洲领先的基于物理的集成模型ENS平均更接近实际风暴位置140公里。更引人注目的是，该系统在强度预测方面的表现优于美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的飓风分析和预报系统(HAFS)，而此前，AI模型在强度预测方面一直难以取得进展。
除了准确度的提升，该AI系统还展现出显著的效率优势。传统的基于物理的模型可能需要数小时才能生成预测，而DeepMind的模型仅需在一块专用计算机芯片上大约一分钟就能生成15天的预测。Alet指出，新模型的速度比DeepMind之前的模型快了约8倍。
这种速度优势使得系统能够满足紧迫的运营期限。DeepMind AI气象团队的研究工程师Tom Anderson解释说，NHC特别要求在数据收集后六个半小时内提供预报，而AI系统已提前实现了这一目标。
与美国国家飓风中心的合作极大地验证了AI天气预报的有效性。DeepMind气象团队高级主管Keith Battaglia表示，此次合作正从非正式对话发展为更正式的伙伴关系，使预报员能够将AI预测与传统方法相结合。随着2025年大西洋飓风季的到来，NHC预报员将能够实时查看AI预测，并结合传统的基于物理的模型和观测数据，从而有可能提高预测准确性并提前发出预警。
科罗拉多州立大学大气合作研究所的研究科学家Kate Musgrave博士一直在独立评估DeepMind的模型。她发现，该模型“在轨迹和强度方面的表现堪比甚至超越了最佳的运行模型”，并表示她“期待在2025年飓风季的实时预报中确认这些结果”。
该AI模型的有效性源于其对两个不同数据集的训练:从数百万次观测中重建全球天气模式的大量再分析数据，以及包含过去45年观测到的近5，000次气旋详细信息的专门数据库。Alet解释道，这种双重方法与以往主要关注一般大气条件的人工智能天气模型截然不同，因为它使用了“特定气旋数据进行训练”。
该系统还融入了DeepMind称之为“功能生成网络（FGN）”的概率建模最新进展，该技术允许通过学习扰动模型参数来生成预测集合，从而创造出比以往方法更具结构化的变体。
Weather Lab已启动，其中包含两年多的历史预报数据，可供专家评估模型在所有海盆中的性能。Anderson利用2024年的飓风贝丽尔和2023年的飓风奥的斯展示了该系统的功能。值得一提的是，飓风奥蒂斯在袭击墨西哥之前迅速增强，令许多传统模型措手不及。DeepMind向NHC预报员展示这一案例时，“他们表示，如果我们的模型当时能够获取到相关数据，很可能会更早地发出这场飓风潜在风险的信号。”
这一发展标志着人工智能在天气预报方面的日益成熟，DeepMind的GraphCast和其他AI天气模型最近取得了突破，并在各个指标上开始超越传统系统。Battaglia表示:“我们已经能够证明这些机器学习系统的性能可以与传统的基于物理的系统相媲美，甚至超越它们，因此有机会将它们从科学背景应用到现实世界中，真的非常令人兴奋。”
尽管如此，DeepMind强调Weather Lab仍是一个研究工具，用户应继续依赖官方气象机构提供权威的预报和预警。该公司计划继续收集气象机构和应急服务部门的反馈，以改进该技术的实际应用。随着气候变化可能加剧热带气旋行为，提高预测准确性对于保护全球脆弱的沿海人口至关重要。
Alet总结道:“我们认为人工智能可以在这方面提供解决方案。”随着2025年飓风季的到来，DeepMind实验系统的实际性能即将面临终极考验。
DeepMind在热带气旋预测领域取得了重大突破，其创新的人工智能系统能够以前所未有的精度预测热带气旋的路径和强度，为挽救生命和减少经济损失提供了有力支持。
技术突破与模型优势
DeepMind推出的AI模型能够生成多达50种可能的风暴场景，预测范围可达15天。这一模型基于随机神经网络，能够同时预测气旋的路径和强度。在内部评估中，该AI系统在路径预测方面表现出色，其五天预测的平均误差比欧洲领先的物理模型（ENS）小140公里。此外，该模型在强度预测方面也超越了美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的飓风分析和预测系统（HAFS）。
速度与效率提升
与传统的物理模型相比，DeepMind的AI模型在速度上具有显著优势。传统模型可能需要数小时才能生成预测，而DeepMind的模型仅需约一分钟即可完成15天的预测。这种速度优势使其能够满足紧急操作需求，例如美国国家飓风中心（NHC）要求在数据收集后六小时内提供预测。
合作与应用前景
DeepMind与NHC建立了合作关系，这是NHC首次将实验性AI预测纳入其操作性预报流程。此外，DeepMind还与英国气象局、东京大学和日本天气新闻公司等机构合作，以进一步改进模型。通过这些合作，DeepMind的AI模型有望为气象机构和紧急服务专家提供更准确的预测，帮助他们更好地应对热带气旋。
经济与社会意义
在过去50年中，热带气旋（包括飓风、台风和气旋）造成了约1.4万亿美元的经济损失。DeepMind的AI技术通过提前15天发出预警，为沿海地区的人们提供了更多时间准备，从而有助于减少人员伤亡和经济损失。
未来展望
尽管DeepMind的AI模型在预测精度和速度上取得了显著进展，但该技术仍处于研究阶段。DeepMind计划继续收集气象机构和紧急服务部门的反馈，以改进技术的实用性。随着气候变化可能导致热带气旋行为加剧，提高预测精度对于保护全球沿海地区脆弱人群至关重要。
本网站(https://aigc.izzi.cn)刊载的所有内容，包括文字、图片、音频、视频等均在网上搜集。
访问者可将本网站提供的内容或服务用于个人学习、研究或欣赏，以及其他非商业性或非盈利性用途，但同时应遵守著作权法及其他相关法律的规定，不得侵犯本网站及相关权利人的合法权利。除此以外，将本网站任何内容或服务用于其他用途时，须征得本网站及相关权利人的书面许可，并支付报酬。
本网站内容原作者如不愿意在本网站刊登内容，请及时通知本站，予以删除。
