全球空氣污染預測1分鐘搞定

天氣預報正受益于A(yíng)I的蓬勃發(fā)展。圖片來(lái)源：NESDIS/STAR/NOAA/Alamy

美國微軟公司開(kāi)發(fā)了首個(gè)能夠準確預測全球空氣污染情況的人工智能(AI)模型，它甚至還能預測10天的全球天氣，而所有這些都可在不到1分鐘的時(shí)間內完成。

該模型名為Aurora，是微軟正在開(kāi)發(fā)的一款AI天氣預報工具，其他的此類(lèi)工具還有谷歌DeepMind的GraphCast，以及英偉達的FourCastNet。但研究人員表示，Aurora快速預測全球空氣污染的能力是開(kāi)創(chuàng )性的。

“對我來(lái)說(shuō)，這是大氣化學(xué)與機器學(xué)習之旅的第一步。”歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的機器學(xué)習研究員Matthew Chantry說(shuō)。

傳統天氣預報使用了大氣、陸地和海洋物理過(guò)程的數學(xué)模型。Chantry說(shuō)，為了預測空氣污染水平，研究人員以前一直使用機器學(xué)習和傳統數學(xué)模型。而Aurora似乎是第一個(gè)預測全球空氣污染的完全AI模型，這是一項比天氣預報復雜得多的任務(wù)。

Chantry說(shuō)，與傳統模型相比，AI模型通常只需要較少的計算能力進(jìn)行預測。

美國微軟研究院科學(xué)智能中心的AI研究員Paris Perdikaris和同事發(fā)現，Aurora可以在不到1分鐘的時(shí)間內預測全球6種主要空氣污染物的水平，包括一氧化碳、氮氧化物、二氧化氮、二氧化硫、臭氧和顆粒物，時(shí)間跨度為5天。研究團隊在近日公布于arXiv的預印本中寫(xiě)到，與ECMWF在哥白尼大氣監測服務(wù)局使用的傳統模型相比，Aurora可“以低幾個(gè)數量級的計算成本”預測全球空氣污染水平。

Aurora的預測質(zhì)量與傳統模型相似。政策制定者可以利用這些預測追蹤空氣污染并防范相關(guān)的健康危害。研究表明，空氣污染與哮喘、心臟病和癡呆癥的風(fēng)險增加有關(guān)。

研究人員使用超過(guò)100萬(wàn)小時(shí)的來(lái)自6種天氣和氣候模型的數據對Aurora進(jìn)行了訓練。之后，他們對Aurora進(jìn)行了調整，以預測全球的污染和天氣狀況。該模型在進(jìn)行空氣污染預測的同時(shí)，還會(huì )生成10天的全球天氣預報。

研究人員表示，在某些任務(wù)中，Aurora可以勝過(guò)其他AI天氣預測模型，如GraphCast，后者可以超越傳統模型，在幾分鐘內預測全球天氣。但Chantry表示，現在進(jìn)行明確的比較還為時(shí)過(guò)早。“你必須花很多時(shí)間，并且接觸到模型本身，才能真正深入了解細節，并確定模型A比模型B更好。”

進(jìn)一步研究將揭示在不同數據集上訓練的AI模型(如Aurora)是否比在單一數據集上訓練的AI模型(如GraphCast)表現得更好。“有很多研究要做。”Chantry說(shuō)。

相關(guān)論文信息：

https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.13063