谷歌DeepMind週四宣佈在颶風預報領域取得重大突破，推出一款創新的人工智能系統，能夠以史無前例的精度預測熱帶氣旋的路徑和強度。這一成就解決了傳統氣象模型數十年來一直面臨的長期挑戰。

同時，DeepMind還推出了“Weather Lab”，這是一個互動平臺，用於展示其實驗性的氣旋預測模型。該模型能夠提前15天生成多達50種可能的風暴情景。更值得注意的是，DeepMind宣佈與**美國國家颶風中心（NHC）**建立合作伙伴關係，這標誌着該聯邦機構首次將實驗性的人工智能預測納入其運營預測工作流程。

DeepMind研究科學家、該項目負責人Ferran Alet在週三的新聞發佈會上表示:“我們展示了三件不同的東西。第一件是專門針對氣旋量身定製的全新實驗模型。第二件是，我們很高興宣佈與美國國家颶風中心建立合作伙伴關係，讓專業的人類預報員能夠實時查看我們的預測。”

這一聲明標誌着人工智能在天氣預報應用方面邁入了關鍵節點。過去50年裏，包括颶風、颱風和氣旋在內的熱帶氣旋已造成高達1.4萬億美元的經濟損失，因此，準確的預報關乎脆弱沿海地區數百萬人的生命安全。

AI 機器人 人工智能 (3)數據分析

突破傳統模型的侷限

傳統天氣模型在預測風暴路徑和強度方面一直面臨挑戰。全球性的低分辨率模型擅長預測風暴走向，但難以預測強度;而區域性的高分辨率模型雖然能更好地預測強度，卻無法捕捉廣闊的大氣模式。Alet解釋說:“熱帶氣旋預測很難，因爲我們試圖預測兩件不同的事情:一是路徑預測，即氣旋會去哪裏?二是強度預測，即氣旋會變得多強?”

DeepMind的實驗模型旨在同時解決這兩個問題。在遵循NHC協議的內部評估中，該AI系統展現出顯著優於現有方法的改進。在路徑預測方面，其五天預報比歐洲領先的基於物理的集成模型ENS平均更接近實際風暴位置140公里。更引人注目的是，該系統在強度預測方面的表現優於美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的颶風分析和預報系統(HAFS)，而此前，AI模型在強度預測方面一直難以取得進展。

速度與效率的顯著提升

除了準確度的提升，該AI系統還展現出顯著的效率優勢。傳統的基於物理的模型可能需要數小時才能生成預測，而DeepMind的模型僅需在一塊專用計算機芯片上大約一分鐘就能生成15天的預測。Alet指出，新模型的速度比DeepMind之前的模型快了約8倍。

這種速度優勢使得系統能夠滿足緊迫的運營期限。DeepMind AI氣象團隊的研究工程師Tom Anderson解釋說，NHC特別要求在數據收集後六個半小時內提供預報，而AI系統已提前實現了這一目標。

與美國國家颶風中心的開創性合作

與美國國家颶風中心的合作極大地驗證了AI天氣預報的有效性。DeepMind氣象團隊高級主管Keith Battaglia表示，此次合作正從非正式對話發展爲更正式的夥伴關係，使預報員能夠將AI預測與傳統方法相結合。隨着2025年大西洋颶風季的到來，NHC預報員將能夠實時查看AI預測，並結合傳統的基於物理的模型和觀測數據，從而有可能提高預測準確性並提前發出預警。

科羅拉多州立大學大氣合作研究所的研究科學家Kate Musgrave博士一直在獨立評估DeepMind的模型。她發現，該模型“在軌跡和強度方面的表現堪比甚至超越了最佳的運行模型”，並表示她“期待在2025年颶風季的實時預報中確認這些結果”。

創新背後的訓練數據與技術

該AI模型的有效性源於其對兩個不同數據集的訓練:從數百萬次觀測中重建全球天氣模式的大量再分析數據，以及包含過去45年觀測到的近5，000次氣旋詳細信息的專門數據庫。Alet解釋道，這種雙重方法與以往主要關注一般大氣條件的人工智能天氣模型截然不同，因爲它使用了“特定氣旋數據進行訓練”。

該系統還融入了DeepMind稱之爲“功能生成網絡（FGN）”的概率建模最新進展，該技術允許通過學習擾動模型參數來生成預測集合，從而創造出比以往方法更具結構化的變體。

早期預警系統的光明前景

Weather Lab已啓動，其中包含兩年多的歷史預報數據，可供專家評估模型在所有海盆中的性能。Anderson利用2024年的颶風貝麗爾和2023年的颶風奧的斯展示了該系統的功能。值得一提的是，颶風奧蒂斯在襲擊墨西哥之前迅速增強，令許多傳統模型措手不及。DeepMind向NHC預報員展示這一案例時，“他們表示，如果我們的模型當時能夠獲取到相關數據，很可能會更早地發出這場颶風潛在風險的信號。”

展望天氣預報和氣候適應的未來

這一發展標誌着人工智能在天氣預報方面的日益成熟，DeepMind的GraphCast和其他AI天氣模型最近取得了突破，並在各個指標上開始超越傳統系統。Battaglia表示:“我們已經能夠證明這些機器學習系統的性能可以與傳統的基於物理的系統相媲美，甚至超越它們，因此有機會將它們從科學背景應用到現實世界中，真的非常令人興奮。”

儘管如此，DeepMind強調Weather Lab仍是一個研究工具，用戶應繼續依賴官方氣象機構提供權威的預報和預警。該公司計劃繼續收集氣象機構和應急服務部門的反饋，以改進該技術的實際應用。隨着氣候變化可能加劇熱帶氣旋行爲，提高預測準確性對於保護全球脆弱的沿海人口至關重要。

Alet總結道:“我們認爲人工智能可以在這方面提供解決方案。”隨着2025年颶風季的到來，DeepMind實驗系統的實際性能即將面臨終極考驗。