天气预报 Gencast 常见问题解答
天气影响着每个人的方方面面——我们做什么、我们感觉有多安全以及我们如何生活。这使得准确的天气预报成为一种必需品，而不是奢侈品，尤其是在气候变化和令人担忧的极端天气事件日益频繁的时代。

现在，天气预报并不是什么新鲜事，传统预报的形式已经存在了几十年。尽管它很有效，但它在长期准确预测天气方面往往面临挑战。

那么，让我来谈谈GenCast ，这是一个非常令人印象深刻（甚至是革命性的）的人工智能模型，由Google DeepMind开发，有望将天气预报的准确率提高到提前 15 天。GenCast 将先进的机器学习技术与气象科学相结合，提供更可靠、更高分辨率的预测。

人工智能在天气预报中的兴起

传统的天气模型依赖于数值天气预报 (NWP)，即把初始天气条件输入超级计算机，从而生成单一的确定性预报。这很好，但问题在于天气是一个混沌系统，这意味着即使初始条件发生微小变化（例如温度略有变化或其他因素），也会导致截然不同的结果。这种现象被称为蝴蝶效应，是混沌理论的一个概念。

为了应对这种波动，预报员通过对变量进行微调来创建多个模拟。然后，欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)将这些模拟组合成所谓的集合预报 (ENS) 。

尽管 ENS 取得了成功，但它也有局限性，即计算效率低下，这意味着运行模拟需要很高的资源要求，以及不确定性建模有限，这指的是难以表示所有潜在结果。

人工智能已成为解决这些挑战的一种可能解决方案。虽然早期模型侧重于确定性预测，但最近的进步（如混合模型（例如 NeuralGCM））提高了预测准确性。然而，这些模型往往在速度和可扩展性方面存在不足——这正是 GenCast 旨在解决的问题。

了解 GenCast 的创新

让我们首先谈谈 GenCast 的起源，然后再谈谈它为何如此引人注目。

GenCast 的起源
GenCast 代表了天气预报领域的重大突破。GenCast 由 Google DeepMind 开发并发表在《自然》杂志上，是第一个基于机器学习的天气预报 (MLWP) 模型，在准确性和效率方面超越 ENS。GenCast 最初旨在克服传统系统的计算瓶颈，它利用机器学习和生成式 AI 的最新进展来彻底改变天气预报。

到目前为止，结果令人印象深刻。GenCast在 15 天预报中的准确率比传统模型高出97.2%，在 36 小时预报中的准确率比传统模型高出 99.8%。更令人惊叹的是它的速度：它只需 8 分钟就能生成预报，而传统方法在拥有数万个处理器的超级计算机上可能需要数小时。

了解 GenCast 的创新

GenCast 采用了一种全新的天气预报方法。它不再仅仅依赖数值模拟，而是使用由扩散模型驱动的概率预测，扩散模型是一种常用于图像 手机号码数据 和视频生成的生成式 AI。

GenCast 将此模型调整为适应地球的球形几何形状，使其能够学习和生成复杂的概率。扩散模型模拟风和降水等变量的真实联合分布，从而增强概率预报。这种生成方法最大限度地减少了计算需求，使其可扩展且易于访问。

GenCast 的工作原理

Gencast 的训练基于 40 年的历史气象 在目录中创建节日产品选择 数据，涵盖了温度、湿度和压力等 80 多个变量。该算法基于扩散模型，通常用于在DALL-E或MidJourney等工具中生成图像，这些模型已改编为天气预报。该过程的高级概述如下所示：

来源：作者提供的图片

来源：作者提供的图片

本质上，这个过程始于噪声数据，它代表了系统中的不确定性或随机性。在这种情况下，噪声是指由于天气模式的混乱性质而缺乏清晰度的初始条件或数据点。在每个步骤中，该模型都会利用从历史天气数据中学习到的模式和关系来降低不确定性水平。

该算法并不关注单一结果，而是生成一组概率预测，捕捉基于情景的概率。这在预测飓风等极端事件时尤其有用，因为精确的时间和轨迹至关重要。

经过多次迭代后，该模型会生成高度精确的预测。这种方法允许 GenCast 创建真实的变量联合分布，例如预测风力发电潜力与温度和压力变化之间的关系。这种方法的优势在于它能够处理天气系统固有的不确定性。

GenCast 的应用和现实意义

GenCast 是 Google 先进的 AI 驱动天气模型之一，其他模型包括 Google Research 的NeuralGCM、SEEDS和洪水预测模型。这些工具正 粉絲數據 在集成到 Google 的多项服务中，例如搜索和地图，以增强对降水、野火、洪水和极端高温的预测。下面将讨论其中一些应用。

Gencast 的实际应用

Gencast 的实际应用。图片来源：作者提供

极端天气准备

气旋、飓风和热浪等极端天气事件的危害众所周知。由于气候变化，这些事件变得越来越常见，也越来越严重。以最近发生在洛杉矶的毁灭性火灾为例。GenCast 可以提前几天准确跟踪这些事件，使政府和应急服务机构能够主动响应。例如：

灾难响应：我提到过，GenCast 可以提前几天预测飓风登陆等事件。这意味着当局可以及时发布疏散命令、准备避难所或采取其他重要且有用的行动。
经济节约：主动灾害管理意味着通过帮助企业保护资产并减少关键操作的停机时间来最大限度地减少经济损失。
拯救生命的影响：也许，最重要的好处是，通过提供更长的准备时间，GenCast 确保在极端事件中能够挽救更多生命。
例如，在对台风海贝斯的测试中，GenCast 提前七天预测了台风登陆。我认为，这种预测能力在灾害管理中的重要性是不可低估的。

能源领域

全球政策明显转向可再生能源，尤其是风能和太阳能。这些政策严重依赖准确的天气预报，而这正是 GenCast 在优化能源生产方面发挥的作用：

风力发电预测：准确预测风速和风向有助于能源公司估算风力发电场的发电量。这反过来又提高了电网的可靠性和高效的能源分配。
太阳能规划：准确预测云量和日照强度等重要变量，使太阳能运营商能够有效地规划能源存储和分配。
电网稳定性：Gencast 增强的预测能力使能源供应商能够在供需之间实现平衡，从而降低停电或能源浪费的风险。

农业和交通运输

天气条件是农业和物流中的关键因素。下面概述了一些用例。

农业：播种、灌溉和收割等关键农业决策都取决于天气，因此准确的预测至关重要。GenCast 的长期准确性可帮助农民更好地规划和优化这些活动，以提高产量并减少损失。
运输和物流：数学优化是运输和物流领域中众所周知的应用。然而，这种优化依赖于准确的预测，以便这些物流公司能够规划路线和时间表。这是 Gencasts 最先进的预测模型实现的。
供应链管理：公司可以更好地预测极端天气造成的中断并相应地调整供应链，从而减少效率低下和成本。
这些应用凸显了 GenCast 在多个行业产生重大影响的价值。

挑战与未来方向

GenCast 虽然是一项突破，但并不天气预报完美。以下是其目前的一些局限性：

分辨率较低：其分辨率为 0.25 度，不如 ECMWF 的 0.1 度分辨率等传统模型那么精细。我所说的分辨率是指GenCast 模型的空间分辨率，即该模型在天气预报中可以区分的最小区域。0.25 度分辨率意味着模型中的每个网格单元代表赤道上大约 28 公里 × 28 公里的区域，而 ECMWF 的 0.1 度分辨率则代表更精细的 11 公里 × 11 公里网格。
实时数据集成：目前，GenCast 无法整合实时数据或有效预测云覆盖。
罕见事件预测：由于依赖 40 年的历史数据，GenCast 很难预测罕见事件，例如百年一遇的灾难。
高计算需求：虽然高效，但扩散模型仍然需要大量资源。模型蒸馏之类的技术（即较小的模型从较大的复杂模型中学习）可以帮助缓解这种情况

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如何在自己的工作中使用 GenCast

对 GenCast 编码感兴趣的开发人员和数据科学家可以通过 Google DeepMind 的GraphCast 和 GenCast GitHub 存储库访问其实现。该存储库提供了大量资源，例如示例代码、预训练的模型权重以及运行和训练 GenCast 天气模型的详细指南。

它还包括 Jupyter 笔记本，例如gencast_mini_demo.ipynb，它提供了加载数据、生成预测和计算梯度的分步教程。此外，该存储库还包含有助于探索 GenCast 预测功能的基本实用程序。

关于预测和概率的补充说明

预测依靠数学技术来识别模式并预测未来结果。时间序列分析、回归模型和机器学习算法都在理解历史数据方面发挥着作用。数据驱动预测的一个典型例子是Rob Hyndman的名言：“你可以根据路上骑自行车的人的数量来预测降雨。”虽然这听起来很幽默，但它说明了变量之间的关系（例如人们在恶劣天气下避免骑自行车）如何用于做出明智的预测。

许多预测问题涉及非线性系统，初始条件的微小变化可能会导致截然不同的结果。对于天气或金融市场等复杂动态系统尤其如此。尽管存在这些挑战，数学模型仍可以提取有意义的趋势并生成具有不同置信度的预测。

概率模型在预测中的作用

传统预测方法通常提供单点估计，但现实世界的系统本质上是不确定的。概率建模通过估计可能结果的分布来改进确定性预测。概率模型不会说“明天会下雨”，而是预测 70% 的降雨概率，并考虑到复杂系统带来的不确定性。天气预报

该方法涉及条件概率分布、贝叶斯推理和随机过程来量化不确定性。人工智能模型中使用了类似的技术，例如ChatGPT中使用的模型，它通过权衡各种选项的概率来预测句子中的下一个单词。预测模型不是预测单词，而是使用概率来预测事件、趋势和条件。

GenCast 如何应用这些概念

GenCast 利用预测技术和概率建模来提高预测准确性。它不是提供单一的确定性结果，而是根据历史和实时数据对不同未来状态的可能性进行建模。通过这样做，它考虑了不确定性和可变性，使其比传统模型更可靠。

结论

GenCast 不仅仅是一个天气预报模型，它让我们看到了人工智能预测的未来。它确实有可能彻底改变行业、提高灾难准备能力，甚至拯救生命。见证 Gencast 的变革性飞跃以及它在未来几年将产生的影响将是一件令人兴奋的事情。

我在本文中讨论了很多不同的想法天气预报，幸运的是，DataCamp 拥有一系列资源来提供帮助。我将在下面链接选项，以便您可以继续学习预测、概率建模和生成式 AI 概念。

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