日常出行，我們怎么能少得了天氣預報?
目前，最準確的天氣預報系統莫過于“基于數值天氣預報”(NWP)的系統，這種方法主要依賴物理方程進行預測。
然而，數值天氣預報對計算能力的要求很高，且速度通常較慢，一次模擬需要幾個小時的時間。
近年來，隨著“AI熱”席卷各行各業，科研人員嘗試利用AI預測天氣，但其準確性還比不上數值天氣預報。
最近，華為的科研人員連發兩篇《自然》論文，AI預測天氣貌似有了全新的可能。
01AI預報天氣：華為發了Nature論文
前段時間，OpenAI、Google和百度接連在大語言模型領域各顯神通，華為也在默默發力。
此次，華為也發了篇Nature論文，開始“卷”天氣預報了。華為團隊和清華大學新推出了兩款大語言模型，一個叫盤古氣象(Pangu-Weather)，一個叫NowcastNet。
來自華為的田奇和其團隊研發了一種名為盤古氣象(Pangu-Weather)的AI天氣預報系統，該系統最多能提前一周預測全球天氣。盤古氣象早在前兩年就“以高分辨率全球氣候預報”嶄露頭角，但AI預測天氣的精確度卻一直備受爭議。
最近，華為云團隊再一次升級了盤古氣象，利用了39年的全球再分析天氣數據對模型進行了訓練。
研究發現，盤古氣象的預測準確率可以與全球最佳數值天氣預報系統——歐洲中期天氣預報中心的綜合預報系統相媲美。同時，在相同的空間分辨率下，盤古氣象比數值天氣預報系統快10000多倍。
此外，盤古氣象還通過3D模型對不同高度水平進行預測，結合地球特定的先驗知識和分層時間聚合策略，成功地減少了中期預報中的誤差積累問題，盤古氣象能夠處理三維氣象數據，捕捉不同壓力層大氣狀態之間的關系。
可以說，該系統提供更全面和詳細的預測結果，相較于之前的AI系統更先進。
“盤古氣象”的準確性高于IFS和FourCastNet
另一項引人注目的研究則由加州大學伯克利分校的Michael Jordan、清華大學王建民研發的NowcastNet，該模型將物理規律和深度學習巧妙融合，能夠有效用于短期天氣預測，比如說預測未來6小時的天氣。
針對一些突發性的極端降水事件，NowcastNet對于極端天氣風險管理有很重要的意義。
NowcastNet能夠在2048 km × 2048 km范圍內提前3小時進行高分辨率的降水預測。62位氣象學家曾對不同模型在極端降水方面進行評估，結果70%的專家認為，NowcastNet可排名第一。
NowcastNet在預測降水強度方面有著很大的優勢，特別是極端降水事件中。
極端降水臨近預報的NowcastNet
面對AI闖進天氣預報領域，科羅拉多州立大學大氣合作研究所研究員Kyle Hilburn給出了中肯的評價，他認為，“人工智能在天氣預測任務中具有巨大潛力”。
但是機遇與風險并存，這種大語言模型仍“需氣象學家學會設計、評估和解讀”。
02不止會做手機，云計算的研發水平也很在線
提到華為，我們第一印象往往是“華為手機”。
事實上，華為的業務一直很廣，尤其是在云計算解決方案和服務方面算是獨樹一幟，旗下的華為云團隊算得上是云計算的中流砥柱，此次在Nature上發布的兩篇論文足顯示其研發實力一斑。
除了AI預測天氣的大模型，華為云在其他領域也是時有亮點：
2020年，在國際醫學圖像計算和計算機輔助干預會議(MICCAI 2020)上，華為云醫療AI團隊和華中科技大學合作的2篇研究成果成功入選，兩個團隊攜手合作，致力于利用AI技術解決由醫療設備成像、器官病灶本身構造等因素造成的待分割物體邊緣不清晰問題。
2021年，在全球人工智能領域的頂級學術會議(AAAI)上， 華為云團隊入選了7篇研究成果，在神經網絡、油氣儲集層分類等方面都實現了厚積薄發。
七篇論文其中一篇
華為云近年來發展迅猛，期待它未來能帶給我們更多驚喜。
參考資料
1.Skilful nowcasting of extreme precipitation with NowcastNet.Nature.
2.Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks.Nature.
