AI預(yù)測(cè)蝴蝶效應(yīng)？谷歌最新天氣預(yù)報(bào)模型SEEDS登Science子刊

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原標(biāo)題：AI預(yù)測(cè)蝴蝶效應(yīng)？谷歌最新天氣預(yù)報(bào)模型SEEDS登Science子刊
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新智元報(bào)道編輯：Mindy
【新智元導(dǎo)讀】天氣本質(zhì)上是隨機(jī)的，為了量化不確定性，傳統(tǒng)方法通常需要高昂的成本來(lái)物理模擬大量預(yù)測(cè)。谷歌最新研究登Science子刊，用生成式AI模型高效生成規(guī)模化的天氣預(yù)報(bào)集合，為天氣和氣候科學(xué)開辟了新的機(jī)會(huì)。1972年12月，在美國(guó)華盛頓特區(qū)舉行的美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)年會(huì)上，麻省理工學(xué)院氣象學(xué)教授埃德·洛倫茲發(fā)表了題為「巴西一只蝴蝶的是否會(huì)在德克薩斯引發(fā)龍卷風(fēng)？」的演講，這貢獻(xiàn)了「蝴蝶效應(yīng)」這一術(shù)語(yǔ)。
在他1963年的一篇論文中，他發(fā)現(xiàn)在時(shí)間積分與數(shù)值天氣預(yù)測(cè)模型里，即使微小的起始條件誤差，也會(huì)在數(shù)值模型中迅速擴(kuò)大，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性迅速增加，這被稱為混沌現(xiàn)象。
因此，天氣預(yù)報(bào)的可靠性受到了限制，尤其是在極端天氣的預(yù)測(cè)方面，比如颶風(fēng)、熱浪或洪水。
出于上述原因，目前的天氣預(yù)報(bào)其實(shí)都是概率預(yù)報(bào)。
這些預(yù)報(bào)使用了一種叫做集合預(yù)報(bào)的方法，通過(guò)在初始條件中引入一些隨機(jī)性，然后運(yùn)行多個(gè)不同的模型來(lái)生成多種可能的結(jié)果。
通過(guò)對(duì)集合中的所有預(yù)報(bào)進(jìn)行平均處理來(lái)減少誤差增長(zhǎng)，并且集合中的預(yù)報(bào)的變化量量化了天氣條件的不確定性。
盡管有效，生成這些概率預(yù)報(bào)的計(jì)算成本很高

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作者簡(jiǎn)介：智能+中國(guó)主平臺(tái)，致力于推動(dòng)中國(guó)從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對(duì)人類社會(huì)與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國(guó)新智能時(shí)代。