圖說(shuō)：運(yùn)用“風(fēng)烏”大模型,，全球氣象有效預(yù)報(bào)時(shí)間首次突破10天 采訪對(duì)象供圖（下同）

新民晚報(bào)訊（記者 郜陽(yáng)）今天,，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué),、上海交通大學(xué),、南京信息工程大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所及上海中心氣象臺(tái)發(fā)布全球中期天氣預(yù)報(bào)大模型“風(fēng)烏”,。

基于多模態(tài)和多任務(wù)深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建,，AI大模型“風(fēng)烏”首次實(shí)現(xiàn)在高分辨率上對(duì)核心大氣變量進(jìn)行超過(guò)10天的有效預(yù)報(bào)，并在80%的評(píng)估指標(biāo)上超越DeepMind發(fā)布的模型GraphCast,。此外,，“風(fēng)烏”僅需30秒即可生成未來(lái)10天全球高精度預(yù)報(bào)結(jié)果，在效率上大幅優(yōu)于傳統(tǒng)模型,。

實(shí)驗(yàn)室領(lǐng)軍科學(xué)家歐陽(yáng)萬(wàn)里表示,，“‘風(fēng)烏’取名自秦漢時(shí)期的‘相風(fēng)銅烏’，是世界上最早的測(cè)風(fēng)設(shè)備,。天氣預(yù)報(bào)大模型‘風(fēng)烏’不僅承載了中國(guó)古人的智慧,，也寓意實(shí)驗(yàn)室致力于在以氣象為代表的AI for Science領(lǐng)域勇于突破、不懈探索,?！?/p>

AI大模型預(yù)報(bào)全球天氣

如何提高天氣預(yù)報(bào)的時(shí)效和準(zhǔn)確度，一直是業(yè)內(nèi)的重點(diǎn)課題。隨著近年來(lái)全球氣候變化加劇,，極端天氣頻發(fā),，各界對(duì)天氣預(yù)報(bào)的時(shí)效和精度的期待更是與日俱增。在氣象氣候預(yù)報(bào)任務(wù)中,，全球中期天氣預(yù)報(bào)是最重要的預(yù)測(cè)任務(wù)之一,，它以預(yù)測(cè)未來(lái)14天內(nèi)的大氣系統(tǒng)狀態(tài)為目標(biāo)，不僅是當(dāng)前廣泛使用的集成天氣預(yù)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ),，也是區(qū)域性數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)的背景場(chǎng)和邊界條件,。過(guò)去數(shù)十年間，全球中期天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域取得眾多矚目成就,，但囿于氣象觀測(cè)的準(zhǔn)確度,，大氣系統(tǒng)中物理過(guò)程的復(fù)雜性，以及求解大氣模型所需資源規(guī)模巨大,，全球中期天氣預(yù)報(bào)的有效性每10年才提高1天,，難以滿足社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需求。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)和框架的不斷成熟,，以ChatGPT,、“書(shū)生”（Intern）為代表的人工智能大模型在自然語(yǔ)言和視覺(jué)等領(lǐng)域展示出卓越的能力，人工智能亦為地球科學(xué)等領(lǐng)域帶來(lái)全新的研究思路,。上海人工智能實(shí)驗(yàn)室青年科學(xué)家白磊介紹：“‘風(fēng)烏’提供了一個(gè)強(qiáng)大有效的全球中期天氣預(yù)報(bào)的AI框架,，其領(lǐng)先性體現(xiàn)在預(yù)報(bào)精度、預(yù)報(bào)時(shí)效和資源效率三方面,?！?/p>

在預(yù)報(bào)精度方面，相比DeepMind的GraphCast，“風(fēng)烏”的10天預(yù)報(bào)誤差降低10.87%,，而相比于傳統(tǒng)的物理模型,，其誤差降低19.4%。在預(yù)報(bào)時(shí)效方面,，根據(jù)國(guó)際常用的標(biāo)準(zhǔn),，z500 ACC大于0.6時(shí)氣象預(yù)報(bào)結(jié)果具有可用性，可以較好地指導(dǎo)預(yù)報(bào)員判斷未來(lái)氣象發(fā)展形勢(shì),。此前,，全球范圍內(nèi)最好的物理模型HRES在此標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，有效預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)最大為8.5天,，而“風(fēng)烏”基于再分析數(shù)據(jù)達(dá)到了10.75天,。在資源效率方面，現(xiàn)有物理模型往往運(yùn)行在超級(jí)計(jì)算機(jī)上,，而“風(fēng)烏”AI大模型僅需單GPU便可運(yùn)行,，僅需30秒即可生成未來(lái)10天全球高精度預(yù)報(bào)結(jié)果。據(jù)氣象專家介紹,，盡管目前市面上有一些產(chǎn)品提供未來(lái)15天的氣象預(yù)報(bào)服務(wù),，但是10天以上的預(yù)報(bào)性能還具有很大不確定性，無(wú)法達(dá)到有效預(yù)報(bào)的標(biāo)準(zhǔn),。實(shí)踐證明,，將觀測(cè)與數(shù)值預(yù)報(bào)和人工智能相結(jié)合，可有效提升數(shù)值預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性,?！帮L(fēng)烏”首次將全球氣象預(yù)報(bào)的有效性提高到10.75天，具有很大的業(yè)務(wù)應(yīng)用價(jià)值,。

深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)地球科學(xué)

上海人工智能實(shí)驗(yàn)室AI for Earth聯(lián)合團(tuán)隊(duì)提出了一種基于多模態(tài)多任務(wù)的深度學(xué)習(xí)方法用于構(gòu)建AI天氣預(yù)報(bào)模型,，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)全球中期天氣進(jìn)行快速、準(zhǔn)確預(yù)報(bào),。

由于不需要通過(guò)復(fù)雜的物理系統(tǒng)仿真,，AI氣象預(yù)報(bào)模型突破了傳統(tǒng)預(yù)報(bào)方法的計(jì)算瓶頸，因此能夠高效地進(jìn)行預(yù)報(bào)和集成,。同時(shí)AI對(duì)氣象數(shù)據(jù)關(guān)系的強(qiáng)大擬合能力使其有潛力突破傳統(tǒng)數(shù)值模式預(yù)報(bào)中的性能瓶頸,。在AI模型的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練過(guò)程中，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),，在學(xué)習(xí)過(guò)程中,，多個(gè)大氣變量在優(yōu)化中存在相互影響且可以看作多任務(wù)學(xué)習(xí)問(wèn)題；大氣數(shù)據(jù)具有高分辨率高維度大體量的特征,，導(dǎo)致模型多步天氣預(yù)測(cè)結(jié)果難以直接被優(yōu)化,。

“風(fēng)烏”采用多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多任務(wù)自動(dòng)均衡權(quán)重解決多種大氣變量表征和相互影響的問(wèn)題。其針對(duì)的大氣變量包括：位勢(shì)、濕度,、緯向風(fēng)速,、經(jīng)向風(fēng)速、溫度以及地表等,?！帮L(fēng)烏”將這些大氣變量看作多模態(tài)信息，使用多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以更好地處理這些信息,。研究團(tuán)隊(duì)從多任務(wù)問(wèn)題的角度出發(fā),，自動(dòng)學(xué)習(xí)每個(gè)大氣變量的重要性，使得多個(gè)大氣變量之間能夠更好地協(xié)同優(yōu)化,。為了優(yōu)化“風(fēng)烏”的多步預(yù)測(cè)結(jié)果,，研究團(tuán)隊(duì)提出了“緩存回放”策略，減少自回歸預(yù)測(cè)誤差,，提高長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的性能,。

圖說(shuō)：對(duì)不同大氣變量的預(yù)測(cè)結(jié)果（紅線代表“風(fēng)烏”，黑線代表GraphCast）從結(jié)果上看,，“風(fēng)烏”在6到10天的中期預(yù)報(bào)上預(yù)報(bào)技巧顯著高于GraphCast,。其中具有代表意義的z500達(dá)到了10.75天的有效預(yù)報(bào)范圍（ACC＞0.6），這也是高分辨率全球中期天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)首次能夠?qū)Υ髿庾兞窟M(jìn)行超過(guò)10天的有效預(yù)報(bào),。

未來(lái),，“風(fēng)烏”AI氣象大模型可與傳統(tǒng)的物理模型形成互補(bǔ)，憑借其卓越的性能和精度,，為生產(chǎn)生活提供更準(zhǔn)確,、更實(shí)用的天氣預(yù)報(bào)信息，助力天氣預(yù)報(bào)數(shù)字化,，為農(nóng)林牧漁、航空航海等各行業(yè)及公共安全保障提供有力的支持,。據(jù)悉,，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室AI for Earth團(tuán)隊(duì)還將把人工智能方法應(yīng)用到更廣泛的氣象、環(huán)境,、天文,、地質(zhì)等地球科學(xué)問(wèn)題研究中，助力“碳中和”,、防災(zāi)減災(zāi),、能源安全等重大需求。