圖：利用AI預(yù)測天氣，可幫助解決因極端天氣所引起的傷亡及經(jīng)濟(jì)問題。

　　全球惡劣天氣頻仍，對(duì)人類社會(huì)造成的人命和經(jīng)濟(jì)損失難以計(jì)算，不過，若可及早準(zhǔn)確預(yù)測到未來天氣的變化，對(duì)解決極端天氣引起的傷亡及經(jīng)濟(jì)問題將大有幫助。有見及此，大型科企包括谷歌、華為、英偉達(dá)等，正積極利用人工智能（AI）預(yù)測天氣，而各科技巨擘亦正展開了另一輪大戰(zhàn)。事實(shí)上，正因科企們積極研發(fā)，爭取作出最準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果，對(duì)推動(dòng)人類社會(huì)進(jìn)步大有裨益。\大公報(bào)記者 李耀華

　　AI演算能力愈是發(fā)達(dá)，預(yù)測天氣便愈會(huì)準(zhǔn)確，而對(duì)于科企來說，這門新技術(shù)更可能為它們帶來豐厚的盈利。谷歌早前便已推出新的AI模型，可進(jìn)行天氣預(yù)測，同時(shí)涉及的成本比傳統(tǒng)方法低。專家指出，AI模型可以簡化操作，削減成本，和可透過準(zhǔn)確和合時(shí)的天氣資訊，幫助各行各業(yè)加快作出決策。

　　康奈爾大學(xué)地球與大氣科學(xué)系博士后研究員Marty Sullivan表示，以AI為基礎(chǔ)的天氣預(yù)測有效用，以谷歌最近的項(xiàng)目為例，基本上都較傳統(tǒng)上以物理學(xué)為主的預(yù)測便宜，原因是只用電腦對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行演算，省略了購買儀器成本。

　　谷歌模型預(yù)測勝ECMWF

　　供應(yīng)鏈管理公司Kinaxis執(zhí)行副總裁Gelu Ticala指出，由AI驅(qū)動(dòng)的資料搜尋方式，可讓企業(yè)接收到重要的資訊，從而增強(qiáng)供應(yīng)鏈的韌性，并可令需求預(yù)測、物料提供，和其他的物流行動(dòng)更為準(zhǔn)確。

　　谷歌的Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler（SEEDS），其運(yùn)作有如當(dāng)時(shí)得令的ChatGPT，可更快和更廉宜地推算出多種天氣預(yù)測情況，研究員形容其比傳統(tǒng)的模型更具效益。

　　其后谷歌又利用AI模型開發(fā)了一種新工具，名為GraphCast，它是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的全球天氣模型，可以預(yù)測長達(dá)未來10天的天氣，而且亦非常準(zhǔn)確和快速。比起歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的模型準(zhǔn)確得多，在超過100項(xiàng)測試，包括颶風(fēng)路徑、極端天氣等，有九成勝過ECMWF。

　　谷歌較早前更聲稱，其對(duì)天氣的預(yù)測，比起另一家提供相同服務(wù)的華為更準(zhǔn)確。事實(shí)上，兩家公司正在競逐這個(gè)潛力日增的市場。華為的模型名為盤古（Pangu），是華為云端的一部分，是一系列包含了電腦視覺、自然語言處理、多式聯(lián)運(yùn)理解、科學(xué)計(jì)算法、天氣預(yù)測的預(yù)訓(xùn)練模型（pre-trained AI models）。

　　華為盤古主力預(yù)測每日天氣

　　事實(shí)上，不論華為的盤古天氣預(yù)測模型，以及谷歌的GraphCast，都是一種具創(chuàng)意的AI模型，目的都是要改善對(duì)天氣預(yù)測的準(zhǔn)確度，可說是各有所長，各有特色，例如盤古主要根據(jù)ECMWF最初步提供的資料，而作出每日的預(yù)測。結(jié)果可在GitHub上找到，而且其直播預(yù)測，亦可令公眾加強(qiáng)對(duì)其品牌的支持。而且，華為和谷歌雙方的焦點(diǎn)和能力亦有所不同，盤古主要預(yù)測每日的天氣，而谷歌主要預(yù)測較長時(shí)期的天氣。

　　除了華為外，英偉達(dá)亦希望在天氣預(yù)測的市場上分一杯羹，早前推出名為FourCastNet的四維預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，是以其圖形處理器為核心，由四維網(wǎng)絡(luò)操作器驅(qū)動(dòng)，并用了10千兆字節(jié)（TB）來訓(xùn)練，提供短至中期（20天）全球天氣預(yù)測。

　　雖然科企為了爭取更大的盈利而進(jìn)軍AI天氣預(yù)測市場，研究員Ignacio López Gómez卻認(rèn)為，不論谷歌，或是華為和英偉達(dá)，均證實(shí)了傳統(tǒng)模式在得到AI的幫助后，將可以更準(zhǔn)確和更有效率地進(jìn)行預(yù)測，但能否將技術(shù)變現(xiàn)有待觀察。