图灵汇官网

剑桥大学的研究团队推出了一款名为 Aardvark Weather 的人工智能天气预报系统，预计会革新现有的天气预测模式。相比传统方法，这个系统不仅速度快几十倍，而且所需的计算资源只有传统系统的千分之一。此外，Aardvark Weather 得到了艾伦・图灵研究所、微软研究院以及欧洲中期天气预报中心的支持。

据 TechSpot 报道，这款系统利用单一机器学习模型简化了传统的天气预报流程。只需一台普通的家用电脑，就能整合卫星和气象站等不同渠道的数据，并在几分钟之内完成全球和区域级别的天气预报。

剑桥大学工程系的理查德・特纳教授指出：“Aardvark 改变了天气预报的方式，使其更高效、经济且精确。”他还提到，Aardvark 的运算速度比以往所有技术提升了数千倍。

尽管 Aardvark 仅使用了传统系统所需数据的一部分，但它在多项重要指标上的表现已经超过了美国国家 GFS 预报系统，甚至达到了与美国国家气象局相当的准确度——后者通常需要多个模型和专家参与。

论文的主要作者、剑桥大学计算机科学与技术系的安娜・艾伦认为，这仅仅是 Aardvark 的开端。这种端到端的学习方法不仅能预测极端天气事件如飓风、野火和龙卷风，还能为更广泛的地球系统提供预报服务，比如空气质量、海洋动态和海冰覆盖情况。

图灵汇了解到，Aardvark 最大的特点是灵活和简约。它可以从数据中直接学习，从而迅速适应特定行业或地区的特殊需求，比如为非洲农业提供温度预测，或者为欧洲的可再生能源公司提供风速预报。而传统的天气预报系统往往需要很长时间才能做出类似的调整。

这项技术可能会改变发展中国家的天气预测现状。这些地方通常缺乏专业的技术人员和强大的计算设备，Aardvark 让复杂的天气预报得以从大型超级计算机转移到普通的台式机上，让更多欠发达地区享受到先进的预测技术。

未来，Aardvark 还将在提升天气预报能力方面起到关键作用。特纳教授表示，该模型有望在未来把准确的天气预测期限延长到 8 天，比现有的系统多出三天。