近来，中美科学家在别离宣布于《天然》的两项独立研讨中报告了人工智能（AI）帮忙气候预告的潜力。其间一种办法最多可提早一周猜测全球气候形式，另一种办法则能猜测短时气候，如极点降水事情。这些AI帮忙气候预告办法与现有办法的精确率适当，或能猜测此前很难猜测的气候现象。不过，研讨者表明，在考虑这些新办法怎么以及是否能弥补或替代现有预告体系前，仍需传统气候预告范畴的进一步评价和参加。
气候预告在协助解救生命和最小化财产损失方面起着关键作用，尤其是在气候变化导致极点气候事情益发频频的情况下。目前为止，最精确的预告体系为数值气候预告，这种办法首要依靠物理方程，但对算力的要求很高，并且速度一般很慢，单次模仿需求好几个小时。近年来，一些根据AI的办法具有使气候预告速度明显加速的潜力，但精确率一般不及数值气候预告。
华为云人工智能范畴首席科学家田奇和合作者报导了盘古气候（Pangu-Weather）根据AI的气候预告体系最多可提早一周猜测全球气候。该模型运用39年的全球再剖析气候数据进行练习。盘古气候的猜测精确率适当于全世界最好的数值气候预告体系欧洲中期气候预告中心运用的归纳预告体系，一起在相同的空间分辩率下速度要快1万倍以上。盘古气候还能用一个三维模型对各个高度水平进行猜测，比其上一任AI体系供给了更完好和细节的猜测成果。
在另一项研讨中，美国加州大学伯克利分校的Michael Jordan和搭档报导了NowcastNet模型经过结合物理规则和深度学习来实时预告降水。接近预告是指十分短期的气候预告，最多提早6小时，因此能供给即时气候的详细信息。接近预告关于极点降水事情的危险防备和危机办理十分重要。根据美国和我国的雷达观测数据，NowcastNet最多能提早3小时对2048千米×2048千米的区域进行高分辩降水猜测。62名气候学家对不同模型的极点降水猜测才能和价值进行了评价；NowcastNet在约70%的猜测中超过了其他抢先办法，排名榜首。研讨成果表明其在降雨率上的猜测优势，尤其是之前被以为很难猜测的极点降水事情。
科罗拉多州立大学的Imme Ebert-Uphoff和Kyle Hilburn在同期宣布的新闻与观念文章中指出，AI在气候预告使命方面“潜力巨大”。但他们也提示，“其间的危险要求气候学家学习规划、评价和解读这类体系”。（来历：我国科学报 冯维维）
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