人工智能公司DeepMind研究人員開發天氣預報程式「GraphCast」，可以在一分鐘內預測10天內的天氣變數。在一份報告中，科學家強調GraphCast 的驗證率超過了傳統的天氣模式預測技術。

由人工智能驅動的天氣預報程式的工作原理是獲取「地球天氣的兩個最新狀態」，其中包括測試時和六小時前的變數。利用這些數據，GraphCast 可以預測六小時後的天氣狀況。

在實踐中，人工智能已經展示了其在現實世界中的適用性。該工具在颶風李登陸長島前10天就對其進行了預測，而當時氣象學家使用的傳統天氣預報技術卻落後了。標準天氣模擬所做的預測可能需要更長的時間，因為傳統上模型必須考慮複雜的物理和流體動力學才能做出準確的預測。

GraphCast 的天氣預報演算法不僅在預測天氣模式的速度和規模方面優於傳統技術，還可以預測惡劣的天氣事件，其中包括熱帶氣旋和地區極端氣溫波。由於演算法可以使用最新數據進行重新訓練，科學家相信該工具只會更好地預測與氣候變遷相關的更大變化一致的天氣模式振盪。

很快，GraphCast，或至少是支援其預測的人工智慧演算法的基礎，可能會出現在更主流的服務中。根據傳媒《連線》報道，Google可能正在探索如何將 GraphCast 整合到其產品中。對更好的風暴建模的呼聲已經為該領域的超級電腦鋪平了道路。美國國家海洋暨大氣總署（NOAA）表示，它一直在努力開發模型，以提供更準確的讀數，以了解何時可能發生嚴重天氣事件，更重要的是，提供颶風強度的預測。

文字：編輯部