【明報專訊】Google周二（14日）在《科學》期刊發表的研究結果顯示，旗下部門DeepMind所開發的人工智能（AI）模型GraphCast在預測全球未來10日天氣上超越了目前多國採用的傳統預測方法，是AI預測首次具信服力地「擊敗」傳統預報方式。
GraphCast利用圖神經網絡（Graph Neural Network，GNN）的機器學習架構，以歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）預報系統超過40年的天氣歷史資料作為訓練模型，能分析當下和6小時前的全球大氣狀態，並在1分鐘內產生未來10天的天氣預報，相比下使用超級電腦運算複雜方程式的傳統方式要花數小時。研究顯示，GraphCast在1380項指標中，九成都勝過被視為天氣預報界圭臬的ECMWF，包括各種大氣下的溫度、壓力、風速、風向和濕度等。此外，GraphCast還能預測風暴、熱浪和寒潮等極端事件，其一案例是今年9月提前9天預測到颶風李爾（Lee）會在加拿大新斯科舍省登陸，比傳統方法早了3天。
研究人員：可作輔助者而非替代品
DeepMind的研究人員形容這是「天氣預報領域的轉折點」，但指AI不應被視為傳統預報方法的替代品，傳統方法已開發數十年，在許多現實環境經過嚴格測試，他們會將GraphCast視為現今天氣預報技術的輔助者。
