AI神預測？極端氣候下AI氣象預報的機遇與挑戰

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輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳在2024年的GTC大會和台北國際電腦展（COMPUTEX TAIPEI）上，展示由中央氣象署與輝達合作開發的生成式AI模型CorrDiff，不僅能提升資料精細度、適用於區域性極端天氣預測，更以台灣為例展示其如何用於準確預測颱風。而在2024年10月山陀兒颱風來襲期間，包括輝達、微軟、IFS等AI模式，皆預測颱風會從西部登陸，精準的預測也引起大眾對於借助AI預測颱風動向的高度關注。
 
人工智慧應用於氣象預測的創新發展
 
2024年7月，Google在《自然雜誌》（Nature）上發表一篇論文描述了名為 NeuralGCM的模型，此系統與歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）合作開發，其仍使用傳統模型來預測大方向的大氣變化，另結合人工智慧處理小範圍內累積的錯誤，進而以更少的運算成本、更快速地產生高品質的預測。這樣的模型對短期天氣的預測固然有用，但目標其實是希望能夠將其用於長期建模，特別是因應極端天氣的風險。
 
緊接著在12月，Google又發表了GenCast模型，這項全新的天氣預測模型可在短時間內產出未來15日天氣的精準預測，其訓練資料來自於1979年到2018年這40年間的各項溫度、風速、氣壓等數據。目前最先進的預測模型所產出資料所需的時間約為數小時，GenCast產出預測的時間則大幅減少至8分鐘，其準確度更超越全球氣象預測準確度的標竿－歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）。Google DeepMind團隊也指出，對極端氣候的預測準確度越高，不僅能降低成本、更能協助各國決策單位保護人民生命財產安全。
https://www.find.org.tw/attachment/tech_content/0e3ef83d1ababcb3464d05cc6e6dc8f0_ac92247265aeaafefae3f0圖1：GenCast可視化的預報和熱帶氣旋路徑
圖片來源：《自然雜誌》
 
AI模型如何解讀並預測天氣？
 
以輝達Earth-2採用的新型生成式AI模型「CorrDiff」為例，其透過收集全球各種氣候模擬和地理空間資料，結合人工智慧與高解析度的互動模擬，以提升氣候和天氣預測的效率，不僅有利於相關商機發展，更能幫助各國提前應對極端氣候事件。
 
CorrDiff的運作分為2個主要步驟，首先，回歸模型預測高解析度欄位的平均值，接著透過加入最初預測中為捕捉到的細節來改善預測，使其結果更貼近現實。作為一種生成式AI模型，CorrDiff的關鍵在於，它能夠合成低解析度資料中所缺少的精細的高解析度資料。換句話說，相較於從零開始直接學習高解析度的細節，在既有基礎與最初猜測的數據上學習、並修正結果會來得更為容易。
https://www.find.org.tw/attachment/tech_content/6ce2b78e52729c249e77f7bd8438a622_ac92247265aeaafefae3f0圖2：Earth-2生成的地球圖像
圖片來源：NVIDIA技術部落格
 
而Google新一代的天氣預報模型GenCast作為一個高解析度的AI整體模型，則是結合多個機器學習模型而成，其預測結果集結50或更多個預測，而每種預測都代表一種可能的天氣變化路徑，若大部分預測都顯示颱風將襲擊同一地區，則不確定性較低。反之，若各項預測顯示的受襲擊位置不同，則不確定性較高，GenCast會從這些預測中找出機率範圍，以提供最精準的預測路徑，協助專家、政府、救援團隊等相關單位，掌握颱風移動並提前佈署災害應變對策。
 
未來發展：人工智慧與傳統模型的競合
 
儘管AI技術快速發展，許多研究團隊仍強調，這類科技是用來輔助並加強既有技術，而非取代現有的預測方法。而AI預測的研發團隊與氣象機構的緊密合作也是促進此項技術與應用持續發展的關鍵之一，唯有透過更廣泛的合作、將更多歷史資料投入AI模型的訓練中，並廣納包括研究人員、資料學家、氣象學家、災害應變組織等合作夥伴的回饋與洞見，以完善AI預測科技與人類之間的協作。
 
 
封面圖片來源：ChatGPT AI生成圖片
參考資料來源：
  1. Neural general circulation models for weather and climate－https://www.nature.com/articles/s41586-024-07744-y
  2. GenCast predicts weather and the risks of extreme conditions with state-of-the-art accuracy－https://deepmind.google/discover/blog/gencast-predicts-weather-and-the-risks-of-extreme-conditions-with-sota-accuracy/
  3. Google打造新AI天氣預測模型GenCast 稱準確度勝最先進系統－https://www.cna.com.tw/news/ait/202412060268.aspx
  4. AI模型解讀氣候數據 助力對抗全球氣候變遷－https://money.udn.com/money/story/11162/8283160
 
 
 

羅英慈

2025-02-13

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