一项新的研究表明，人工智能(AI)可以快速准确预测大风暴的路径和强度。
这项研究基于对发生在2023年11月“风暴夏兰”（CiaranStorm）的分析，表明使用机器学习的天气预报可以更快、更便宜，使用更少的计算能力，预报结果与传统的预测准确率相差无几。
雷丁大学的这项研究发表在《npj气候与大气科学》杂志上，强调人工智能在天气预报领域的快速进步和变革潜力。
领导这项研究的安德鲁·查尔顿-佩雷斯（Andrew Charlton-Perez）教授说:“人工智能在改变我们眼前的天气预报。两年前，现代机器学习技术很少被应用于天气预报。现在我们有多个模型可以在几分钟内做出10天的全球预测。
通过对“风暴夏兰”等极端事件进行压力测试，我们可以对人工智能天气预报有更多的了解。我们可以识别人工智能天气预报的优势和劣势，并指导人工智能预测技术更好地发展，保护人民和财产。对天气预报来说，这是激动人心的重要时刻。
承诺与隐患
为了解基于人工智能天气模型的有效性，雷丁大学的科学家对人工智能和基于物理预测的“风暴夏兰”进行比较。“风暴夏兰”是一场致命的风暴， 2023年11月袭击了北欧和中欧，造成北欧16人死亡，法国100多万户家庭断电。
研究人员使用四种人工智能模型，并将结果与传统的基于物理的模型进行比较。由谷歌、英伟达和华为等科技巨头开发的人工智能模型能够预测风暴的快速增强和路径，并提前48小时进行跟踪。研究人员说，在很大程度上，这些预测与传统预测模型的表现“无法区分”。人工智能模型还准确捕捉到大规模的大气条件推动“风暴夏兰”的爆炸性发展，比如它相对于狭窄的高空强风走廊喷气流的位置。
然而，机器学习技术低估了风暴的破坏性。所有四个人工智能系统都低估了“风暴夏兰”的最大风速，而在布列塔尼（Brittany）的拉兹角(Pointe du Raz)，实际风速高达111节。作者能够证明，这种对风速的低估与风暴的一些特征有关，包括风暴中心附近的温差，而人工智能系统不能很好地预测这些特征。
