Google旗下人工智慧（AI）技术公司“DeepMind”，开发出AI气象预报模型GraphCast，1分钟内就可做出精确的10天期预报，这是人工智慧首次在预测未来10天全球气候上，表现令人可信且优于传统预报模式。
GraphCast模型在广泛的评估测试中，对未来3到10天的气象预报，都比由“欧洲中期天气预报中心（ECMWF）”运作、目前在全球居领导地位的传统预报系统还准确，在气温、压力、风速、风向和湿度等1380项指标中，90%表现都优于黄金标准ECMWF的高解析度预报。此外，在预测极端天气上表现也很好，能够“预测比过去所能预测的更长天数极端天气”。
DeepMind的开发团队14日在《科学（Science）》期刊发表报告，指GraphCast AI模型，“代表气象预报的转捩点”。
欧洲中期天气预报中心机器学习协调员尚特里（Matthew Chantry）向《金融时报》表示，气象学上的AI系统进步速度，“比我们仅在2年前预期的，还要快又更出色得多”。
设于英国瑞丁（Reading）的欧洲中期天气预报中心，采用辉达（Nvidia）、华为和DeepMind的AI模型，以及该中心自有的综合预报系统。尚特里认同DeepMind指他们的系统最准确的说法，“我们发现，GraphCast一贯地比华为的盘古、辉达的FourCastNet等其他机器学习模型还纯熟，而且在很多预报准确度计分上，比我们自己的预报系统还准确”。
AI气象预报模型GraphCast，1分钟内可做出精确的10天期预报，优于传统预报模式。图为美国国家海洋暨大气总署（NOAA）发布的飓风“李伊”云图。（路透档案照）
GraphCast使用名为图形神经网络（GNN）的机器学习架构，利用过去40多年ECMWF的资料学习；将当前和6小时前全球大气状况数据提供给这套模型，就能在1分钟内做出10天的天气预报，而且仅使用一台第四代Google TPU 云端主机。
相较之下，欧洲中期天气预报中心和各国国家气象中心，使用的传统预测方式“数值天气预测”，使用超级电脑处理以大气物理为基础的方程式，需要数小时处理且极度耗能。尚特里说，“一旦训练好，GraphCast运作的成本非常便宜”，“就耗能而言或许便宜了1000倍，这是很惊人的提升”。
这份报告第一作者、DeepMind 研究科学家雷米．梁（Rémi Lam，译音）举例，9月北大西洋的飓风“李伊”，“GraphCast能够在9天前就正确预测李伊会在（加拿大）诺瓦斯科细亚省（Nova Scotia）登陆，相较之下，传统预测方式只能在6天前”，“这让人们多了3天准备时间”。不过，AI预报模型在预测侵袭墨西哥的飓风“欧蒂斯（Hurricane Otis）”威力骤增，表现就不比传统模型好。
DeepMind团队也指出，这套模型不应该被视为取代传统预报模型，而是证明以AI为基础的天气预报系统“具备改善当前最佳预测方式和与其互补的潜力”。
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