如何提高天氣預報的時效和準確度，一直是業內的重點課題。隨著近年來全球氣候變化加劇，極端天氣頻發，各界對天氣預報的時效和精度的期待更是與日俱增。
2023年4月7日，上海人工智能實驗室聯合中國科學技術大學、上海交通大學、南京信息工程大學、中國科學院大氣物理研究所及上海中心氣象臺發布全球中期天氣預報大模型“風烏”。基于多模態和多任務深度學習方法構建，AI大模型“風烏”首次實現在高分辨率上對核心大氣變量進行超過10天的有效預報，并在80%的評估指標上超越DeepMind發布的模型GraphCast[1]。此外，“風烏”僅需30秒即可生成未來10天全球高精度預報結果，在效率上大幅優于傳統模型。
實驗室領軍科學家歐陽萬里表示，“‘風烏’取名自秦漢時期的‘相風銅烏’，是世界上最早的測風設備。天氣預報大模型‘風烏’不僅承載了中國古人的智慧，也寓意實驗室致力于在以氣象為代表的AI for Science領域勇于突破、不懈探索。”
運用“風烏”大模型，全球氣象有效預報時間首次突破10天在氣象氣候預報任務中，全球中期天氣預報是最重要的預測任務之一，它以預測未來14天內的大氣系統狀態為目標，不僅是當前廣泛使用的集成天氣預測系統的基礎，也是區域性數值天氣預報系統的背景場和邊界條件。過去數十年間，全球中期天氣預報領域取得眾多矚目成就，但囿于氣象觀測的準確度，大氣系統中物理過程的復雜性，以及求解大氣模型所需資源規模巨大，全球中期天氣預報的有效性每10年才提高1天[2]，難以滿足社會和經濟的發展需求。隨著深度學習技術和框架的不斷成熟，以ChatGPT、“書生”（Intern）為代表的人工智能大模型在自然語言和視覺等領域展示出卓越的能力，人工智能亦為地球科學等領域帶來全新的研究思路。上海人工智能實驗室青年科學家白磊介紹，“‘風烏’提供了一個強大有效的全球中期天氣預報的AI框架，其領先性體現在預報精度、預報時效和資源效率三方面。”在預報精度方面，相比DeepMind的GraphCast，“風烏”的10天預報誤差降低10.87%，而相比于傳統的物理模型，其誤差降低19.4%。在預報時效方面，根據國際常用的標準，z500 ACC大于0.6時氣象預報結果具有可用性[2]，可以較好地指導預報員判斷未來氣象發展形勢。此前，全球范圍內最好的物理模型HRES在此標準范圍內，有效預報時長最大為8.5天，而“風烏”基于再分析數據達到了10.75天。在資源效率方面，現有物理模型往往運行在超級計算機上，而“風烏”AI大模型僅需單GPU便可運行，僅需30秒即可生成未來10天全球高精度預報結果。https://arxiv.org/abs/2304.02948據氣象專家介紹，盡管目前市面上有一些產品提供未來15天的氣象預報服務，但是10天以上的預報性能還具有很大不確定性，無法達到有效預報的標準。實踐證明，將觀測與數值預報和人工智能相結合，可有效提升數值預報的準確性。“風烏”首次將全球氣象預報的有效性提高到10.75天，具有很大的業務應用價值。上海人工智能實驗室AI for Earth聯合團隊提出了一種基于多模態多任務的深度學習方法用于構建AI天氣預報模型，從而實現對全球中期天氣進行快速、準確預報。由于不需要通過復雜的物理系統仿真，AI氣象預報模型突破了傳統預報方法的計算瓶頸，因此能夠高效地進行預報和集成。同時AI對氣象數據關系的強大擬合能力使其有潛力突破傳統數值模式預報中的性能瓶頸。在AI模型的設計和訓練過程中，研究團隊發現，在學習過程中，多個大氣變量在優化中存在相互影響且可以看作多任務學習問題；大氣數據具有高分辨率高維度大體量的特征，導致模型多步天氣預測結果難以直接被優化。“風烏”多模態網絡結構。不同的模態通過不同的編碼解碼器處理，多模態特征通過跨模態融合模塊進行融合“風烏”采用多模態神經網絡和多任務自動均衡權重解決多種大氣變量表征和相互影響的問題。其針對的大氣變量包括：位勢、濕度、緯向風速、經向風速、溫度以及地表等。“風烏”將這些大氣變量看作多模態信息，使用多模態網絡結構可以更好地處理這些信息。研究團隊從多任務問題的角度出發，自動學習每個大氣變量的重要性，使得多個大氣變量之間能夠更好地協同優化。為了優化“風烏”的多步預測結果，研究團隊提出了“緩存回放”（replay buffer）策略，減少自回歸預測誤差，提高長期預測的性能。對不同大氣變量的預測結果。ACC是用于衡量預測結果有效性的指標，數值越高，預測結果越有效（紅線代表“風烏”，黑線代表GraphCast）從結果上看，“風烏”在6到10天的中期預報上預報技巧顯著高于GraphCast。其中具有代表意義的z500達到了10.75天的有效預報范圍（ACC＞0.6），這也是高分辨率全球中期天氣預報系統首次能夠對大氣變量進行超過10天的有效預報。未來，“風烏”AI氣象大模型可與傳統的物理模型形成互補，憑借其卓越的性能和精度，為生產生活提供更準確、更實用的天氣預報信息，助力天氣預報數字化，為農林牧漁、航空航海等各行業及公共安全保障提供有力的支持。據悉，上海人工智能實驗室AI for Earth團隊還將把人工智能方法應用到更廣泛的氣象、環境、天文、地質等地球科學問題研究中，助力“碳中和”、防災減災、能源安全等重大需求。[1] Lam R, Sanchez-Gonzalez A, Willson M, et al. GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting[J]. arXiv preprint arXiv:2212.12794, 2022.[2] Bauer, Peter, Alan Thorpe, and Gilbert Brunet. "The quiet revolution of numerical weather prediction."Nature 525.7567 (2015): 47-55.文章來源：ScienceAI
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