这个AI大模型准确预报超强台风“杜苏芮”!精度优于欧美
据中国气象局消息,7月28日9时55分今年第5号台风“杜苏芮”在福建晋江沿海登陆,登陆时中心附近最大风力15级(50米/秒,强台风级)。
就在此前,在中国气象局的支持下,上海人工智能实验室(上海AI实验室)基于其研发的“风乌”气象大模型对“杜苏芮”台风路径进行了预测,提前五天有效预报登陆点 。
据介绍,基于7月21日至27日多个起报时刻预报路径及台风实际路径对比,“风乌”提前24小时预报的误差值为38.7公里,精确度优于气象预报国际权威机构欧洲中期气象预报中心(ECMWF)的54.11公里,美国国家环境预报中心(NCEP)的54.98公里。

“风乌”气象大模型于今年4月由上海AI实验室联合中国科学技术大学、上海交通大学、上海中心气象台等机构发布。实验室科学家欧阳万里表示,“‘风乌’取名自秦汉时期的‘相风铜乌’,是世界上最早的测风设备。天气预报大模型‘风乌’不仅承载了中国古人的智慧,也寓意实验室致力于在以气象为代表的AI for Science领域勇于突破、不懈探索。”
官方介绍,“风乌”仅需30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果,在效率上大幅优于传统模型。
气象大模型精准预测背后的技术原理是什么?团队相关人员介绍,在AI模型的设计和训练过程中,研究团队发现,多个大气变量在优化中存在相互影响、且可以看作多任务学习问题,于是“风乌”采用多模态神经网络和多任务自动均衡权重,解决多种大气变量表征和相互影响的问题。
具体来说,“风乌”针对的大气变量包括位势、湿度、纬向风速、经向风速、温度以及地表等,大模型将这些大气变量看作多模态信息,基于多模态和多任务深度学习方法构建,使之具备准确模拟复杂大气活动规律的能力。

过去数十年间,囿于气象观测的准确度,大气系统中物理过程的复杂性,以及求解大气模型所需资源规模巨大,全球中期天气预报的有效性每10年才提高1天,难以满足社会和经济的发展需求。
上海人工智能实验室青年科学家白磊介绍,“‘风乌’提供了一个强大有效的全球中期天气预报的AI框架,其领先性体现在预报精度、预报时效和资源效率三方面。”
在预报精度方面,相比DeepMind的GraphCast,“风乌”的10天预报误差降低10.87%,而相比于传统的物理模型,其误差降低19.4%。此前,全球范围内最好的物理模型HRES在此标准范围内,有效预报时长最大为8.5天,而“风乌”基于再分析数据达到了10.75天。
在资源效率方面,现有物理模型往往运行在超级计算机上,而“风乌”AI大模型仅需单GPU便可运行,仅需30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果。
有研究表明,对于单个登陆中国的台风而言,24小时路径预报误差每减小1公里,可减少因灾直接经济损失约0.97亿元,准确的台风预报对于减轻灾害损失至关重要。
目前,上海AI实验室与国家气象中心、上海市气象局合作,完成了“风乌”模型业务部署实时试运行工作,并针对今年两次登陆台风“泰利”“杜苏芮”开展对比试验评估,目前“风乌”已经显示出在气象预测领域较强的业务应用潜力。
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