[color=rgba(0, 0, 0, 0.87)]在氣候變遷下，生活在颱風頻繁肆虐的台灣你我，想必對於天氣預報模型一點都不陌生，然而每每提起天氣預報總是會有「颱風到底登不登陸」、「降雨預報又不準」等各種五味雜陳心情，現在有了人工智慧（AI）助陣，也許我們將迎來精準天氣預報的新時代，讓你出門不再心慌慌。
AI帶來氣象預報大躍進[color=rgba(0, 0, 0, 0.87)]傳統的天氣預報技術仰賴複雜的物理模型和超級電腦來運算，不僅耗時且成本高昂。近年來，AI技術蓬勃發展，將為氣象預測領域帶來革命性的改變。因AlphaGo和AlphaFold聞名於世的Google DeepMind團隊近期發表了一項突破性的預測模型「GenCast」，這是一款基於 AI 的概率性天氣預報模型，其預測能力和速度都超越了目前世界頂尖的天氣預報模型——歐洲中程天氣預報中心的集合預報系統（ENS）。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.87)]這項研究成果剛於 2024 年 12 月 4 日發表在國際頂尖學術期刊《自然》（Nature）上。不過 GenCast 究竟是如何做到的呢？
透過歷史資料深度學習，精準預測未來 15 天天氣變化[color=rgba(0, 0, 0, 0.87)]GenCast 是一種「擴散模型」（Diffusion Model），科學家提供過去 40 年 (1979-2018) 的歷史氣象數據，讓GenCast 能自主學習全球天氣模式的演變。這些數據包含了溫度、風速、氣壓、濕度等多種氣象參數。訓練完畢的GenCast 能夠在短短 8 分鐘內，僅利用單一Google Cloud TPU晶片生成長達15天的全球天氣預報，並以12小時為單位，預測邊長28 公里網格區域的天氣變化。相較之下，傳統的天氣預報模型需要動用超級電腦，且須耗費數小時運算才能達到類似成果。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.87)]研究團隊將GenCast的預測結果與2019年的實際天氣數據和ENS模型的預測進行比較，發現GenCast在1320個評估指標中，有97.2%的指標表現優於ENS，且預測時效超過36小時後的準確率更高達99.8%。這代表GenCast不僅能更準確地預測日常天氣變化，還可能更精準地預測極端天氣事件，例如熱浪、寒流、強陣風、颶風以及我們熟悉的颱風路徑。
專家看好 AI 天氣預報發展潛力[color=rgba(0, 0, 0, 0.87)]Google DeepMind團隊的研究科學家普萊斯（Ilan Price）表示，這次突破標誌著 AI 天氣預報發展的轉捩點。英國雷丁大學數據同化教授丹斯（Sarah Dance）則指出，AI 天氣預報技術的進步，將有助於國家氣象機構產出更大規模的預報集合，提供更可靠的預報評估，尤其針對極端天氣事件。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.87)]雖然AI天氣預報技術發展充滿前景，但丹斯也提醒，AI預測模型仍有其限制，例如是否能真實模擬出「蝴蝶效應」等複雜的混沌物理現象，仍需進一步研究。 此外，AI預測模型的訓練數據非常仰賴傳統的物理模型和歷史數據，因此傳統氣象學和AI技術的結合，將是未來提升天氣預報能力的關鍵。
程式碼開源，促進氣象研究與應用發展[color=rgba(0, 0, 0, 0.87)]為了促進更廣泛的合作與進步，Google DeepMind團隊已將GenCast開源，並公開其程式碼和參數權重， 讓學術研究人員、氣象學家、資料科學家、再生能源公司以及關注糧食安全和災害應變的任何組織都能夠使用。團隊也將釋出GenCast的實時和歷史預報數據，讓更多人能夠將這些天氣資訊整合到他們的模型和研究工作流程中。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.87)]GenCast的出現，為天氣預報領域帶來新的曙光，未來將如何應用於防災預警、能源規劃、農業生產等領域，令人拭目以待，也許不久的未來DeepMind團隊將靠此技術再贏得一座諾貝爾獎。
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