English Scientists Develop Fast, High-Quality AI Weather Model for Desktops
英国科学家开发用于桌面的快速、高质量 AI 天气模型
Project Aardvark：重新构想 AI 天气预测
从全球南方到北极，基于机器学习的天气预测能否更好地保护社区和经济？
2025年3月20日 星期四
归档于
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作者
Professor Richard Turner
AI 天气预测研究负责人
Dr Scott Hosking
科学与创新临时主任（环境与可持续性）
准确的天气预测在我们的生活中扮演着至关重要的角色，尤其是在我们适应气候变化的时候。
无论我们身处世界的哪个角落，常规的天气预报都会影响到农业、运输和能源等关键决策，以及面临洪水或极端高温的社区的预警。
鉴于其对社会的广泛益处，看到像华为的 Pangu-Weather和 Google DeepMind 的 GenCast等 AI 天气倡议所带来的兴奋，也就不足为奇了。
在 The Turing，使用 AI 来增强天气预测是我们环境与可持续性重大挑战 的关键方面。在剑桥大学开发的工作基础上，我们成立了一个团队，交付新一代 AI 天气预测系统中的第一个，名为 Aardvark。
Aardvark 让研究人员感到兴奋，因为它可能引领天气预测的范式转变，相比以往所有传统和基于 AI 的方法，它更快、更准确、更灵活，且计算成本更低。
我们如何预测天气？
要理解 Aardvark 的价值，重要的是要解释当前天气预报是如何创建的。
世界各地的气象服务部门使用一种长期建立的方法，称为数值天气预报，它需要三个步骤：
- **第一步：**气象学家从卫星、气象站、探空气球、船只、浮标、轮船和飞机收集信息，并将其与最近的预报相结合，以估计当前的大气状态。
- **第二步：**一个复杂的大气计算模型，将当前状态及时演化，以产生天气预报。
- **第三步：**处理预报，以确保它们可以在特定位置使用，纠正偏差并增加空间粒度，并纳入人工预报员的意见。
这个流程需要大型超级计算机、复杂的软件和大型支持团队。虽然这在像英国这样的国家/地区是可行的，但对大量计算能力的需求意味着，数值天气预报系统在世界上的发展中地区（如撒哈拉以南非洲）通常不太实用。
在过去的两年里，科技公司和气象服务部门都开始使用 AI 模型来取代流程中的第二步，使其更快、更准确。然而，流程的第一步仍然没有受到 AI 的影响，而且由于它与第二步一样昂贵，所以第一代 AI 预测模型仍然需要大型超级计算机和大型团队的支持。
Aardvark 有什么新特性？
Aardvark 是第一个用单个 AI 模型替换天气预测流程中所有步骤的系统，该模型可以在台式电脑上进行训练和运行。Aardvark 的预测比所有现有的传统和基于 AI 的预测系统快数千倍。
Aardvark 接收来自卫星、气象站和探空气球的多模态数据，并生成为期十天的全球预报。
这些数据很复杂，通常来自世界各地的特定地点，在不同的时间产生，并且具有复杂的缺失数据模式。因此，需要一种新型的深度学习架构来处理它。该架构经过训练，可以使用大型历史数据集预测未来长达十天的天气。
为什么这很重要？首先，这可以为发展中国家提供真正的价值，因为在这些国家，获得超级计算机以及复杂的基础设施和专业知识的机会更加有限。但是，该技术可以在任何地方发挥作用，提高效率和准确性，甚至可以大幅削减天气预测带来的大量碳足迹。
将 Aardvark 风速预报（左）与实际天气（真实情况，右）进行比较表明，Aardvark 可以准确预测世界各地的风速，包括 2018 年热带气旋 Berguitta 的形成
评估机遇与挑战
Aardvark 重新构想了当前的天气预测方法，提供了各种机会。
除了需要更少的计算能力外，Aardvark 还很快。传统的预测可能需要在超级计算机上花费数小时才能生成，而经过训练后，Aardvark 可以在几分钟内创建预测，并且可以在台式电脑上运行。
Aardvark 的准确性也有非常令人鼓舞的迹象。在全球范围内，Aardvark 已经与美国的全球预报系统 (GFS) 一样准确，但它仅使用大约 10% 的可用数据来进行预测，这意味着应该可以进一步提高准确性。我们很高兴看到，随着我们增加数据量并端到端优化 Aardvark 以提供更准确的预测，将会发生什么。这种新模式可以取代发展中国家的传统数值方法。
像这样的简化系统也可以在普及先进的预测工具方面发挥重要作用，使发展中国家或数据稀缺的国家能够建立能力并创建定制的天气预测系统，而以前这些系统需要大型团队来操作、部署和维护。
当然也存在挑战，重要的是要承认，尽管机器学习天气工具正在快速发展，但这仍然是一项实验性技术，需要在一段时间内进行严格的评估。
天气预测工具必须准确预测所有类型的天气，而飓风和洪水等极端天气尤其重要。不幸的是，像这样的罕见事件在训练数据中的代表性较差，这意味着 AI 系统可能在这些现象上遇到更多的困难。
我们还需要确保考虑到我们不断变化的气候，这可能会导致根据过去数据训练的模型不太准确。
早期的迹象表明，我们可以应对这些挑战。
Aardvark 的下一步是什么？
将 Aardvark 背后的想法引入 The Turing 将推进该研究所更广泛的工作，以实现天气、海洋和海冰高精度环境预测的阶跃变化。
一个具体的目标将是寻求确保 Aardvark 能够支持发展中国家的生计，例如全球南方和北极地区的社区。
研究人员将不断改进 Aardvark 的功能，纳入更多数据并提高准确性，尤其是在预测飓风和洪水等事件以及提供季节性和长期预测等专门任务方面，这些预测可以促进政府和企业进行更长期的规划。
展望未来，由 AI 和机器学习驱动的天气预测是一个令人难以置信的激动人心的领域，具有为社会带来重大益处的潜力。
努力进行新开发的各种组织将为世界提供最好的机会，以取得突破，从而挽救无数生命并保护我们的经济。
在 The Turing，我们希望走在前列，与我们的生态系统合作伙伴合作，在确保英国在未来几年内继续保持环境预测的最前沿方面发挥作用。
在该项目的新 Nature 论文中了解有关 Aardvark 的更多信息。
顶图：Martina / Adobe Stock
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