连发两篇Nature：华为、清华分别用AI黑科技，颠覆天气预报系统

日常出行，我们怎么能少得了天气预报?

目前，最准确的天气预报系统莫过于“基于数值天气预报”(NWP)的系统，这种方法主要依赖物理方程进行预测。

然而，数值天气预报对计算能力的要求很高，且速度通常较慢，一次模拟需要几个小时的时间。

【资料图】

近年来，随着“AI热”席卷各行各业，科研人员尝试利用AI预测天气，但其准确性还比不上数值天气预报。

最近，华为的科研人员连发两篇《自然》论文，AI预测天气貌似有了全新的可能。

01AI预报天气：华为发了Nature论文

前段时间，OpenAI、Google和百度接连在大语言模型领域各显神通，华为也在默默发力。

此次，华为也发了篇Nature论文，开始“卷”天气预报了。华为团队和清华大学新推出了两款大语言模型，一个叫盘古气象(Pangu-Weather)，一个叫NowcastNet。

来自华为的田奇和其团队研发了一种名为盘古气象(Pangu-Weather)的AI天气预报系统，该系统最多能提前一周预测全球天气。盘古气象早在前两年就“以高分辨率全球气候预报”崭露头角，但AI预测天气的精确度却一直备受争议。

最近，华为云团队再一次升级了盘古气象，利用了39年的全球再分析天气数据对模型进行了训练。

研究发现，盘古气象的预测准确率可以与全球最佳数值天气预报系统——欧洲中期天气预报中心的综合预报系统相媲美。同时，在相同的空间分辨率下，盘古气象比数值天气预报系统快10000多倍。

此外，盘古气象还通过3D模型对不同高度水平进行预测，结合地球特定的先验知识和分层时间聚合策略，成功地减少了中期预报中的误差积累问题，盘古气象能够处理三维气象数据，捕捉不同压力层大气状态之间的关系。

可以说，该系统提供更全面和详细的预测结果，相较于之前的AI系统更先进。

“盘古气象”的准确性高于IFS和FourCastNet

另一项引人注目的研究则由加州大学伯克利分校的Michael Jordan、清华大学王建民研发的NowcastNet，该模型将物理规律和深度学习巧妙融合，能够有效用于短期天气预测，比如说预测未来6小时的天气。

针对一些突发性的极端降水事件，NowcastNet对于极端天气风险管理有很重要的意义。

NowcastNet能够在2048 km × 2048 km范围内提前3小时进行高分辨率的降水预测。62位气象学家曾对不同模型在极端降水方面进行评估，结果70%的专家认为，NowcastNet可排名第一。

NowcastNet在预测降水强度方面有着很大的优势，特别是极端降水事件中。

极端降水临近预报的NowcastNet

面对AI闯进天气预报领域，科罗拉多州立大学大气合作研究所研究员Kyle Hilburn给出了中肯的评价，他认为，“人工智能在天气预测任务中具有巨大潜力”。

但是机遇与风险并存，这种大语言模型仍“需气象学家学会设计、评估和解读”。

02不止会做手机，云计算的研发水平也很在线

提到华为，我们第一印象往往是“华为手机”。

事实上，华为的业务一直很广，尤其是在云计算解决方案和服务方面算是独树一帜，旗下的华为云团队算得上是云计算的中流砥柱，此次在Nature上发布的两篇论文足显示其研发实力一斑。

除了AI预测天气的大模型，华为云在其他领域也是时有亮点：

2020年，在国际医学图像计算和计算机辅助干预会议(MICCAI 2020)上，华为云医疗AI团队和华中科技大学合作的2篇研究成果成功入选，两个团队携手合作，致力于利用AI技术解决由医疗设备成像、器官病灶本身构造等因素造成的待分割物体边缘不清晰问题。

2021年，在全球人工智能领域的顶级学术会议(AAAI)上， 华为云团队入选了7篇研究成果，在神经网络、油气储集层分类等方面都实现了厚积薄发。

七篇论文其中一篇

华为云近年来发展迅猛，期待它未来能带给我们更多惊喜。

参考资料

1.Skilful nowcasting of extreme precipitation with NowcastNet.Nature.

2.Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks.Nature.