摘要：天气预报对于一系列人类活动至关重要，包括交通、农业、工业以及公众安全。机器学习模型有可能改变复杂的天气预报流程，但目前的方法仍然依赖于数值天气预报 (NWP) 系统，限制了预报速度和准确性。

天气预报对于一系列人类活动至关重要，包括交通、农业、工业以及公众安全。机器学习模型有可能改变复杂的天气预报流程，但目前的方法仍然依赖于数值天气预报 (NWP) 系统，限制了预报速度和准确性。

目前，天气预报是通过一系列复杂的阶段生成的，每个阶段都需要在定制的超级计算机上运行几个小时，需要大量专家团队来开发、维护和部署它们。

但是近期一位研究人员只需一台台式计算机就能使用一种新的人工智能天气预报方法提供准确的天气预报，这种方法比传统系统快几十倍，而计算能力却少数千倍。

Aardvark Weather 是一个端到端数据驱动的天气预报系统，它接收原始观测数据并输出全球网格预报和本地站点预报。此外，它可以进行端到端优化，以最大限度地提高感兴趣数量的性能。全球预报在多个变量和提前期方面的表现优于操作 NWP 基线。本地站点预报的提前期长达十天，并且与后处理的全球 NWP 基线和最先进的端到端预报系统（由人工预报员输入）相比，误差相当且通常更低。这些预报采用非常简单的神经过程模型生成，仅使用 8% 的输入数据，计算量比现有 NWP 和混合 AI-NWP 方法少三个数量级。

Aardvark Weather 提供了一个蓝图来取代整个过程，通过来自世界各地的气象站、卫星、气象气球、船舶和飞机的原始数据来训练人工智能，使其能够做出预测。

根据剑桥大学、艾伦图灵研究所、微软研究院和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）周四在《自然》杂志上发表的研究 ，这有可能大幅提高预报速度、准确性和成本。

剑桥大学机器学习教授理查德·特纳表示，这种方法可用于快速为特定行业或地区提供定制预测，例如预测非洲农业的气温或欧洲可再生能源公司的风速。

2025 年 3 月 5 日，新南威尔士州紧急服务部门的工作人员在澳大利亚悉尼气象局卫星图像上检查热带气旋阿尔弗雷德的进展情况。

这与传统的天气预报系统形成鲜明对比，传统的天气预报系统需要大量研究团队花费数年时间才能创建定制系统，而超级计算机则需要花费数小时来处理来自现实世界的测量数据以建立预测模型。

“这是一种与人们以前所采用的方法完全不同的方法。可以预见的是，这将改变一切，成为一种新的预测方式，”特纳说。他说，该模型最终将能够提供准确的八天预报（目前为五天预报）以及超本地化预测。

艾伦图灵研究所环境与可持续发展科学与创新主任斯科特霍斯金博士表示，这一突破可以“使预报民主化”，让世界各地的发展中国家能够使用强大的技术，并协助依赖准确天气预报的政策制定者、应急计划人员和行业。

论文主要作者、剑桥大学安娜·艾伦博士指出，这些发现为更好地预测飓风、野火和龙卷风等自然灾害以及空气质量、海洋动力学和海冰预测等其他气候问题铺平了道路。

Aardvark 以华为、谷歌和微软最近的研究为基础，证明了天气预报过程中的数值求解器（计算天气随时间的变化）这一步骤可以用人工智能取代，从而产生更快、更准确的预测。欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 已经在部署这种方法。

研究人员表示，仅使用现有系统所需输入数据的 10%，Aardvark 就能在某些方面超越美国国家 GFS 预报系统，并能与美国气象局的预报相媲美。

“这些结果只是 Aardvark 可以实现的开始，”来自剑桥大学计算机科学与技术系的第一作者 Anna Allen 说道。“这种端到端学习方法可以轻松应用于其他天气预报问题，例如飓风、野火和龙卷风。除了天气之外，它的应用还扩展到更广泛的地球系统预报，包括空气质量、海洋动力学和海冰预测。”

预计 Aardvark Weather 将成为新一代端到端机器学习模型的起点，用于中期预报，这将使计算成本降低几个数量级，并能够为各个领域的用户快速、廉价地创建定制模型，包括目前尚无最先进本地模型的发展中国家。

“释放人工智能的潜力将改变所有人的决策方式，从政策制定者和应急规划者到依赖准确天气预报的行业，”艾伦图灵研究所的斯科特·霍斯金博士说。“Aardvark 的突破不仅在于速度，还在于访问。通过将天气预报从超级计算机转移到台式计算机，我们可以实现预报的民主化，让这些强大的技术可供世界各地的发展中国家和数据稀疏地区使用。”

特纳表示：“如果没有社区数十年的物理模型开发，Aardvark 就不可能实现，我们特别感谢 ECMWF 提供的 ERA5 数据集，这对训练 Aardvark 至关重要。”

ECMWF 的 Matthew Chantry 表示：“学术界和业界必须共同努力应对技术挑战，并利用人工智能提供的新机遇。Aardvark 的方法将模块化与端到端预测优化相结合，确保有效利用现有数据集。”

微软研究院的 Chris Bishop 博士表示：“Aardvark 不仅代表了人工智能天气预报领域的重要成就，而且还体现了协作的力量，以及将研究界聚集在一起以有意义的方式改进和应用人工智能技术。”

Aardvark 的下一步计划包括在艾伦图灵研究所内组建一个由特纳领导的新团队，该团队将探索在全球南部部署 Aardvark 的可能性，并将该技术融入该研究所的更广泛工作中，以开发天气、海洋和海冰的高精度环境预报。

来源：EdgeAITech