摘要：剑桥大学研究人员开发了一种新型人工智能天气预报系统，该系统能够以比当前人工智能和基于物理的预报系统快数十倍的速度提供准确预报，而使用的计算能力却少数千倍。
理查德·特纳 (Richard Turner) 使用 Aardvark Weather拍摄的图片来源：阿兰·图灵研究所
剑桥大学研究人员开发了一种新型人工智能天气预报系统，该系统能够以比当前人工智能和基于物理的预报系统快数十倍的速度提供准确预报，而使用的计算能力却少数千倍。
该系统名为 Aardvark Weather，得到了艾伦图灵研究所、微软研究院和欧洲中期天气预报中心的支持。它为一种新的天气预报方法提供了蓝图，有可能改变当前的做法。研究结果发表在《自然》杂志上。
“Aardvark 重新构想了当前的天气预报方法，有可能使天气预报比以往更快、更便宜、更灵活、更准确，有助于改变发达国家和发展中国家的天气预报，”领导这项研究的剑桥大学工程系教授理查德·特纳说。“Aardvark 比所有以前的天气预报方法都快数千倍。”
当前的天气预报是通过一组复杂的阶段生成的，每个阶段都需要在强大的超级计算机上运行几个小时。除了日常使用外，这些系统的开发、维护和使用还需要大量时间和大量专家团队。
最近，华为、谷歌和微软的研究表明，天气预报流程的一个组件——数值求解器（计算天气随时间的变化情况）可以用人工智能取代，从而实现更快、更准确的预测。欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 目前正在使用这种人工智能与传统方法的结合。
但有了 Aardvark，研究人员用一个简单的机器学习模型取代了整个天气预报流程。新模型收集来自卫星、气象站和其他传感器的观测数据，并输出全球和本地预报。
这种完全由人工智能驱动的方法意味着，曾经使用许多模型生成的预测（每个模型都需要一台超级计算机和一个大型支持团队来运行）现在可以在几分钟内在台式计算机上生成。
当仅使用现有系统 10% 的输入数据时，Aardvark 在许多变量上的表现已经超过了美国国家 GFS 预报系统。它与使用数十种天气模型的输入和专家人类预报员的分析的美国气象局预报相比也具有竞争力。
“这些结果只是 Aardvark 可以实现的开始，”第一作者、剑桥大学计算机科学与技术系的 Anna Allen 说道。“这种端到端学习方法可以轻松应用于其他天气预报问题，例如飓风、野火和龙卷风。除了天气之外，它的应用还扩展到更广泛的地球系统预报，包括空气质量、海洋动力学和海冰预测。”研究人员
表示，Aardvark 最令人兴奋的方面之一是它的灵活性和简单的设计。由于它直接从数据中学习，因此可以快速适应为特定行业或地点生成定制预报，无论是预测非洲农业的温度还是预测欧洲可再生能源公司的风速。
这与传统的天气预报系统形成鲜明对比，在传统的天气预报系统中，创建定制系统需要大量研究人员多年的工作。
“我们赖以生存的天气预报系统已经开发了几十年，但仅用了 18 个月的时间，我们就能够构建出与这些系统中最好的系统相媲美的系统，而且只使用了台式计算机上十分之一的数据，”特纳说道，他也是艾伦图灵研究所天气预报首席研究员。
这种能力有可能改变发展中国家的天气预报，因为发展中国家通常无法获得开发传统系统所需的专业知识和计算资源。
“释放人工智能的潜力将改变每个人的决策，从政策制定者和应急规划者到依赖准确天气预报的行业，”阿拉娜图灵研究所的斯科特·霍斯金博士说。“Aardvark 的突破不仅在于速度，还在于访问。通过将天气预报从超级计算机转移到台式计算机，我们可以实现预报的民主化，让这些强大的技术可供世界各地的发展中国家和数据稀疏地区使用。”
Turner 表示：“如果没有社区数十年的物理模型开发，Aardvark 就不可能实现，我们特别感谢 ECMWF 提供的 ERA5 数据集，这对训练 Aardvark 至关重要。”
ECMWF 的 Matthew Chantry 表示：“学术界和业界必须共同努力应对技术挑战，并利用人工智能提供的新机遇。Aardvark 的方法将模块化与端到端预测优化相结合，确保有效利用现有数据集。” Chris Bishop 博士表示：
“Aardvark 不仅代表了人工智能天气预报的一项重要成就，还反映了协作的力量，以及将研究界聚集在一起以有意义的方式改进和应用人工智能技术。”来自微软研究院。
Aardvark 的下一步计划包括在艾伦图灵研究所内组建一个由 Turner 领导的新团队，该团队将探索在全球南部部署 Aardvark 的可能性，并将该技术整合到研究所更广泛的工作中，以开发天气、海洋和海冰的高精度环境预报。
参考文献：
Anna Allen、Stratis Markou 等人。《端到端数据驱动的天气预报》。《自然》（2025 年）。DOI：10.1038/s41586-025-08897-0
来源：人工智能学家
