随着人工智能技术的飞速发展，AI改变我们生活的信念无疑变得越来越确定。在高度发达的今天，天气预报仍然是人类面对比较棘手的问题之一，利用AI来辅助人们进行更准确的天气预报则成了亟需要拓展的领域之一。作为人工领域里面研究最前沿的谷歌DeepMind最近在《科学》杂志上发表论文，介绍了他们研究的先进人工智能天气预报模型GraphCast。
概述GraphCast是一种最先进的人工智能模型，能够以前所未有的准确度进行中期天气预报。GraphCast最多可以提前10天预测天气状况，目前的最顶级的行业天气模拟系统，欧洲中期天气预报中心(ECMWF)制作的高分辨率预报(HRES)更准确、更快。
GraphCast10天预测精选显示了百帕斯卡（地表以上约3公里）的比湿度、地表温度和地表风速。
GraphCast还可以提供极端天气事件的早期预警。它可以非常准确地预测未来的气旋轨迹，识别与洪水风险相关的大气河流，并预测极端气温的出现。
GraphCast是一个完全开源的模型，所有模型代码已经Github（github/google-deepmind/graphcast）公开发布，可以随意Clone,Fork和PR。
据悉GraphCast已在包括ECMWF在内的气象机构使用，ECMWF提供基于GraphCast的在线实时模型试验。
需求和挑战天气预报是最古老、最具挑战性的科学事业之一。中期预测对于支持从可再生能源到活动物流等跨部门的关键决策非常重要，但很难准确有效地进行。
预测通常依赖于数值天气预报（NWP），从仔细定义的物理方程开始，然后转化为在超级计算机上运行的计算机算法。虽然这种传统方法是科学和工程的胜利，但设计方程和算法非常耗时，并且需要深厚的专业知识以及昂贵的计算资源才能做出准确的预测。
深度学习提供了一种不同的方法：使用数据而不是物理方程来创建天气预报系统。GraphCast经过数十年历史天气数据的训练，以学习控制地球天气从现在到未来如何演变的因果关系模型。
至关重要的是，GraphCast和传统方法齐头并进，用来自ECMWF的ERA5数据集的四十年天气再分析数据来训练GraphCast。该数据集库基于卫星图像、雷达和气象站等历史天气观测结果，使用传统的数值天气预报来“填补观测结果的空白”，从而重建全球历史天气的丰富记录。
天气预报AI模型
GraphCast是一种基于机器学习和图神经网络(GNN)的天气预报系统，这是处理空间结构化数据特别有用的架构。
GraphCast以0.25度经度/纬度（赤道处28公里x28公里）的高分辨率进行预测。超过一百万个网格点覆盖了整个地球表面。在每个网格点，该模型预测5个地球表面变量（包括温度、风速和风向以及平均海平面压力）以及37个海拔高度的每个高度的6个大气变量，包括比湿、风速和风向以及温度。
GraphCast训练计算量很大，但生成的预测模型非常高效。在一台GoogleTPUv4机器上使用GraphCast进行10天预测只需不到一分钟。相比之下，使用传统方法（例如HRES）进行10天的预测可能需要在拥有数百台机器的超级计算机中进行数小时的计算。
在综合基础测试中，对比HRES，GraphCast对个测试变量中的90%以上提供了更准确的预测，并预测了交付时间时，模型在99.7%的未来天气测试变量上优于HRES。
GraphCast模型预测也非常简便快捷，其交互只需要两组数据，6小时前的天气状态和当前的天气状态，模型就可以自动预测未来6小时的天气。而且，预测过程可以以6小时为增量向前滚动，最多可以提前10天提供最先进的预测。
极端天气预警根据对比分析，GraphCast还可以比传统预测模型更早地识别恶劣天气事件。通过将简单的气旋跟踪器直接应用于GraphCast预测，可以实现比HRES模型更准确地预测气旋运动。
在年9月份，部署在ECMWF网站上的公开GraphCast模型的实时版本提前约9天准确预测了飓风李将在新斯科舍省登陆。相比之下，传统预报对于登陆地点和时间的可变性更大，并且只能提前大约六天锁定新斯科舍省。
GraphCast还可以表征大气河流——将大部分水蒸气转移到热带地区之外的狭窄大气区域。大气河流的强度可以表明它是否会带来有益的降雨或引发洪水的洪水。GraphCast预报可以帮助描述大气河流的特征，这可以帮助规划应急响应以及人工智能模型来预测洪水。
在全球气候变暖形势下，预测极端温度变得越来越重要。GraphCast可以跟踪地球上任何给定位置的天气何时升至历史最高温度以上，对于预测越来越常见的热浪、破坏性和危险事件特别有用。
总结GraphCast的研究，让人工智能在复杂系统模型的应用崭露头角，其直接结果是生成了世界上最准确的10天全球天气预报系统，而且比以前更准确地预测未来的极端天气事件。随着天气模式在气候变化中的演变，预计GraphCast将随着更高质量的数据的出现而发展和完善。
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