突破性的 AI 模型可能会改变我们为自然灾害做准备的方式

快速阅读: 据《科学日报》最新报道，极光（Aurora）是一款基于人工智能的气候预测模型，通过机器学习提供更高效、精准的预测，涵盖空气质量、天气、海洋波浪和热带气旋等领域。相比传统方法，它所需计算资源少，易于扩展，尤其对资源有限地区有帮助。该模型在线免费提供，未来还可扩展至更多气候相关领域，助力全球气候韧性建设。

从欧洲的灾难性洪水到全球增强的热带气旋，气候危机使得及时且精准的预测比以往任何时候都更加重要。然而，传统的预测方法依赖于数十年来开发的高度复杂的数值模式，需要强大的超级计算机和大量的专家团队。

据其开发者称，极光（Aurora）提供了一种使用人工智能的强大而高效的替代方案。核心是机器学习，“极光采用最前沿的机器学习技术，为关键环境系统——空气质量、天气、海洋波浪和热带气旋——提供更精准的预测。”阿姆斯特丹大学的机器学习专家马克斯·韦林（Max Welling）解释道，他是该模型的研究人员之一。与传统方法不同，极光所需的计算资源显著减少，这使得高质量的预测更加易获取且更具扩展性——尤其是在缺乏昂贵基础设施的地区。

在百万小时地球数据上训练极光
基于一个拥有13亿参数的基础模型构建，经过超过一百万小时的地球系统数据训练。它已被微调以在各种预测任务中表现出色：

– 空气质量：在74%的情况下优于传统模型
– 海洋波浪：在86%的目标上优于数值模拟
– 热带气旋：在全部测试中优于七个运营预测中心
– 高分辨率天气：在92%的情景中优于顶尖模型，尤其是极端事件中快速、准确且包容的预测

随着气候波动加剧，迅速且可靠的预测对于灾害防范、应急响应和气候适应至关重要。研究人员相信，极光可以帮助实现这一目标。“曾经需要数年才能完成的开发周期现在只需几周就可以由小型工程团队完成，”阿姆斯特丹大学的AI研究员安娜·卢西奇（Ana Lucic）指出。“这对发展中国家或地区、较小的气象服务机构以及专注于本地化气候风险的研究小组来说可能特别有价值。”

“重要的是，这种加速建立在几十年的基础研究和通过传统预测方法提供的大量数据集之上，”韦林补充道。

极光在线免费提供给任何人使用。如果有人想针对特定任务对其进行微调，他们将需要为此任务提供数据。“但‘初始’训练已经完成，我们不再需要这些庞大的数据集了，所有信息已嵌入极光中，”卢西奇解释说。

面向未来的预测手段
尽管目前的研究集中在上述四个应用上，但研究人员表示，极光具有灵活性，可以用于广泛的未来场景。这些可能包括预测洪水风险、野火蔓延、季节性天气趋势、农业产量和可再生能源输出。“其处理多种数据类型的能力使其成为强大且面向未来的工具，”韦林说道。

随着世界面临更多极端天气——从热浪到飓风肆虐——这项研究得出结论，像极光这样的创新模型可能会改变全球应对气候变化的方式，从被动危机应对转向主动气候韧性建设。

(以上内容均由Ai生成)