我们如何支持AI更好的热带气旋预测

热带气旋非常危险，危及生命和毁灭性社区。

在过去的50年中，它们引起了1.4万亿美元的经济损失。这些巨大的旋转风暴，也称为飓风或台风，在温暖的海水中形成，由热，水分和对流燃烧。

它们对大气条件上的微小差异也非常敏感，这使得它们很难准确预测。然而，提高旋风预测的准确性可以帮助通过更有效的灾难准备以及较早的撤离。

今天，Google DeepMind和Google Research正在启动天气实验室，一个交互式网站，用于共享我们的人工智能（AI）天气模型。Weather Lab以随机神经网络为基础的最新基于AI的热带旋风模型。该模型可以预测旋风的形成，轨道，强度，大小和形状 - 产生50个可能的场景，最长15天。

我们发行了新论文描述我们的核心天气模型，并在历史旋风轨道数据的天气实验室提供了一个档案，以进行评估和测试。

内部测试表明，我们的模型对旋风轨道和强度的预测是准确的，并且通常比，，，，当前基于物理的方法。我们一直与美国国家飓风中心合作（NHC）评估大西洋和东太平洋盆地风险的风险，以科学验证我们的方法和产出。

NHC专家预测员现在正在从我们的实验AI模型中看到实时预测，以及其他基于物理的模型和观察结果。我们希望这些数据可以帮助改善NHC预测，并为与热带气旋相关的危害提供更早，更准确的警告。

天气实验室的现场和历史旋风预测天气实验室

展示了不同AI天气模型的实时和历史旋风预测，以及欧洲中等天气预报中心的基于物理的模型（ECMWF）。我们的几种AI天气模型正在实时运行：Weathernext图，Weathernext Gen和我们最新的实验旋风模型。我们还为专家和研究人员提供了两年的历史预测，启动了天气实验室，可以下载和分析，从而在所有海洋盆地中对我们的模型进行外部评估。

气象实验室用户可以探索和比较来自各种基于AI和物理模型的预测。当一起阅读时，这些预测可以帮助天气机构和紧急服务专家更好地预测旋风的道路和强度。这可以帮助专家和决策者更好地为不同的情况做准备，分享涉及的风险新闻并支持决策以管理旋风的影响。

重要的是要强调天气实验室是一种研究工具。显示的实时预测是由仍在开发中的模型产生的，不是官方警告。使用该工具时，请记住这一点，包括根据气象实验室生成的预测来支持决策。有关正式的天气预报和警告，请参阅您当地的气象局或国家气象局。

AI驱动的旋风预测

在基于物理的旋风预测中，满足操作需求所需的近似值意味着，单个模型很难在预测旋风的轨道及其强度方面表现出色。这是因为旋风的轨道受大气转向电流的控制，而旋风的强度取决于其紧凑型芯内和周围的复杂湍流过程。全局低分辨率模型在预测旋风轨道方面的表现最佳，但是不捕获规定旋风强度的细尺度过程，这就是为什么需要区域，高分辨率模型的原因。

我们的实验旋风模型是一个单个系统，可以克服这种权衡，我们的内部评估显示了旋风轨道和强度的最新精度。它的训练可以建模两种不同类型的数据：一个庞大的重新分析数据集，该数据集从数百万的观测值中重建了整个地球上过去的天气，以及一个专门的数据库，其中包含有关赛道，强度，大小和风速射线的关键信息，该曲目，强度，大小和风辐射，近5,000个观察到了过去45年的旋风。

共同建模分析数据和旋风数据可大大提高旋风的预测能力。例如，我们对NHC观察到的飓风数据的初步评估是，在2023年和2024年的北大西洋和东太平洋盆地测试中，我们的5天旋风轨道轨道预测平均与ENS基于全球物理学的ECMWF相比，我们的5天旋风轨道预测平均与真实旋风的位置更接近。这与ENS S 3.5天预测的准确性相媲美。十多年来实现。

尽管以前的AI天气模型一直在努力计算旋风强度，但我们的实验旋风模型的表现优于国家海洋和大气给药的平均强度误差（NOAA）飓风分析和预测系统（哈夫），一个领先的区域高分辨率物理模型。初步测试还表明，我们对大小和风射频的模型预测与基于物理的基准相当。

在这里，与ENS和HAF相比，在这里，我们可视化轨道和强度预测误差，并显示我们实验性旋风模型的平均性能的评估结果。

对决策者的更多有用数据

除NHC外，我们还与大气中的合作研究所紧密合作（cira）在科罗拉多州立大学。CIRA研究科学家凯特·穆斯格雷夫（Kate Musgrave）博士及其团队评估了我们的模型，发现它具有比最佳的轨道和强度操作模型具有可比性或更高的技能。我们也一直在与英国大都会办公室，，，，东京大学，日本Weathernews Inc.以及其他专家改善我们的模型。

我们新的实验性热带气旋模型是我们系列开创性的最新里程碑Weathernext研究。通过负责任地通过气象实验室分享我们的AI天气模型，我们将继续收集来自天气局和紧急服务专家的重要反馈，内容涉及我们的技术如何改善官方预测并为挽救生命的决定提供信息。