數據驅動 AI 完勝傳統模型，Google DeepMind 颶風預測準確度創新高
隨著大西洋颶風季節即將結束，氣象預報員開始評估過去一季的預測表現。今年的結果顯而易見：Google DeepMind 的氣象實驗室在颶風預測方面表現出色，儘管該模型僅在 6 月開始應用於颶風路徑預測。相比之下，美國國家氣象局（National Weather Service，NWS）營運的全球預報系統（GFS）則表現不佳。
根據邁阿密大學的高級研究員布萊恩·麥克諾爾迪（Brian McNoldy）的初步數據分析，Google的模型在所有13個命名風暴的預測中，幾乎在所有預測時段的準確度都優於GFS模型。特別是在五天的預測中，Google的預測誤差為165海浬，而GFS模型則高達360海浬，誤差超過兩倍。
Google的模型不僅超越了官方的國家颶風中心（National Hurricane Center，NHC）的預測，還擊敗多個受人尊敬的共識模型，如TVCN和HCCA。這一季，Google的模型在颶風路徑和強度預測方面均表現優異，顯示出其在氣象預測領域的潛力。
▲ 動畫顯示實驗性氣旋模型的預測結果。Google DeepMind的模型（藍色）在氣旋Honde和Garance於馬達加斯加以南活躍時，準確預測了它們的路徑。模型同時也捕捉到印度洋上的氣旋Jude和Ivone的路徑，預測了最終會增強為熱帶氣旋的暴風雨區域。（Source：Google DeepMind）
氣象專家Ferran Alet指出，DeepMind等數據驅動的AI氣象模型能夠更快地生成預測，並具備從錯誤中學習和即時修正的能力。相對而言，GFS模型的表現令人困惑，儘管過去它在預測中仍有一定的參考價值，但今年卻常被預報員忽視。
Google’s new hurricane model was breathtakingly good this season
Weather forecasting is getting harder. DeepMind’s AI just passed a real test
（首圖來源：Google DeepMind）