《华尔街日报》援引科学家的话称，基于人工智能的软件可以比现有方法更快、更低成本地计算天气预报。过去五年来，利用人工智能预测天气已从学术概念发展到美国和欧洲气象机构以及提供此类信息的公司正在开展的运营测试。
今年 5 月，微软推出了一款名为 Aurora 的预测工具，该工具可以生成为期 5 天的全球空气污染预报和为期 10 天的天气预报，速度比美国国家海洋和大气管理局和欧洲中期天气预报中心现有的模型快 5,000 倍。
包括维拉诺瓦大学、俄克拉荷马大学和加州一家初创公司在内的全国各地的公司和实验室都在准备新的天气人工智能。
更快、更准确的天气预报对于各行各业的公司来说都变得越来越重要。“我们绝对需要非常准确的天气预报，”谷歌 DeepMind 的研究科学家 Remi Lam 说，该公司于 11 月推出了一款名为 GraphCast 的基于人工智能的天气模型。
几十年来，气象学家一直利用各种方程来制定天气预报，例如不同 肯尼亚电报筛选 地区的气压和盛行风之间的关系，或者冷锋经过时气温的变化速度。
科学家们利用气象站、高空气球、海洋浮标和卫星对大气和海洋的逐小时测量数据对这些方程式进行了补充。这些数据被输入到超级计算机中，从而产生所谓的数值天气预报。
问题在于，天气测量或计算中的小错误可能会导致更大的预测误差。此外，运行复杂的地球天气模拟需要大量昂贵的计算时间。
人工智能算法在天气数据中寻找模式，而不是像超级计算机那样求解方程式。模式寻找算法经过数十年的天气数据训练，可以预测未来几天会发生什么。
微软研究院 Aurora 项目首席研究员 Paris Perdikaris 表示：“这些 AI 工具所做的就是识别模式。它们在这方面做得非常好。”
据佩尔迪卡里斯介绍，研究人员利用大量历史天气数据训练 Aurora 做出这些预测，这些数据比训练最新版本的 AI 驱动的 ChatGPT 聊天机器人所用的数据大约多 16 倍。
微软预计将在测试后的几个月内向公众推出 Aurora。