AI技术如何驱动气象科研
深度学习技术对于气象科研的发展有哪些影响？近日在中国气象科学研究院的第357期“科技创新论坛”上，中国气象科学研究院人工智能所所长王亚强研究员、中国气象局公共气象服务中心大数据技术研发副总师匡秋明博士与亚马逊云科技行业专家陈孟阳、刘东屏围绕“AI技术驱动气象科研发展”这一话题展开了深入讨论。其中，以“卷积神经网络（CNN）”和“循环神经网络（RNN）”为代表的深度学习模型掀起第一波“人工智能热潮”，数年来在计算机视觉、语言学领域有着众多的应用和创新。2017年谷歌发表了一篇名为“All you need is attention”的文章，Transformer模型首次进入到了公众视野。一经提出，Transformer在众多领域都取得了非常好的成绩。目前，众多主流模型都是以Transformer为基础进行修改，可以说Transformer 的出现改变了深度学习领域。相信ChatGPT的大名大家都不会陌生，从街头巷尾到象牙塔中，几乎无人不晓，而它的背后就是Transformer模型。与此同时，AI技术在气象领域被广泛使用。根据美国气象学会（AMS）针对1978-2019年间AI技术在气象领域应用的统计显示，2016年后基于AI技术的气象科学研究和应用数量显著提升。2019年Nature上发表了综述性文章《Deep learning and process understanding for data-driven Earth system science》，详细介绍了深度学习技术在地球科学领域中的应用和挑战，给出了使用深度学习技术在气象领域中进行时空特征、与物理建模进行集成等相关技术的优势和研究进展。论坛上，针对AI技术在气象领域的使用，王亚强所长总结到美国大气海洋局、欧洲中期天气预报中心和中国气象局均将AI技术作为重要研究领域，并设立了长期发展规划。进一步，王亚强所长分享了气科院人工智能研究所在利用AI技术开展天气识别应用、预报预测、智能水文、环境气象应用等的丰富研究成果。最后他提出未来在大模型算力、AI技术在气象应用的独特性、稳定性和可解释性、以及极端天气样本不平衡等问题上还值得深入的探讨。气象专用深度学习模型频出值得关注的是，随着以Transformer为代表的新型深度学习模型架构的出现，在气象领域内已涌现出数个完全基于深度学习技术的天气预测模型：英伟达推出采用自适应傅里叶神经算子的FourcastNet中期天气预报模型；谷歌推出以雷达、卫星作为输出输入，具备超高时空分辨率短时临近降水预测能力的MetNet模型；微软推出具备气候预测能力的ClimateX模型；DeepMind推出基于图神经网络的中期天气预测模型GraphCast模型；论坛中，匡秋明博士针对AI天气预测模型的功能、特点、算法结构等内容进行了分享。他提到上述基于深度学习的天气预测模型中，由于使用神经网络原理，在完成了模型训练之后进行预测时，有着远超于传统数值天气模式的计算效率，且在一些要素的预测效果上可以与优秀的数值模式产品媲美甚至更优。对于气象科研工作者来说，相比于使用物理和统计方法解决气象问题，基于深度学习的AI技术相对陌生。本次论坛中，亚马逊云科技的行业应用专家，分享了使用AI技术解决气象问题的实操经验。论坛上，亚马逊云科技 Data Lab数据科学家陈孟阳针对使用VRT（A Video Restoration Transformer）技术进行“雷达非降水回波”消除，和使用FourcastNet模型进行精细化风力预测等工作，从问题定义、模型选择，到模型训练、模型调优等进行了实操经验分享，让大家更直接的感受到AI技术在气象领域的应用和优势。除了数据和算法之外，使用AI技术进行气象科研，计算环境这一要素也必不可少。论坛上，亚马逊云科技高等教育行业总监刘东屏博士进一步分享了亚马逊云科技与云侧科技共同为气象科学工作者提供的科研加速计划。刘东屏博士提到，作为全球云计算的开创者和引领者的亚马逊云科技是国际知名的云服务科技企业，在AI技术应用领域有着丰富的全球化经验。自研的Trn1芯片可以有效降低使用AI技术进行科学研究的经济成本。同时，亚马逊云科技 Open Data数据集承载着如数值天气模式、卫星、雷达、地面观测等来自全球各国的气象资料和服务产品，开放数据源为气象科学工作者提供数据支持。另外，近年来亚马逊云科技Amazon Research Awards项目还将为符合条件的气象科学工作者提供科研启动资金，以助力AI在气象领域的应用和发展。最后，中国气象科学研究院研究员、IPCC AR6第一工作组联合主席翟盘茂老师，作为本期论坛的主持人，针对AI技术对气象科学研究带来的挑战和机遇提出了以下建议：气象科学工作者，尤其青年科学家和研究生，应该关注AI技术的发展。很多科研工作者仍然在使用相对简单和传统的方法进行研究，而AI技术带给我们更多的算法和工具，让大家在科研进程中得以使用。希望大家解放思想，探索AI技术在气象领域的应用和创新。基于物理机制的数值模式与数据驱动的AI模型，两者之间并不一定对立。在进行气象科学研究时，可以先站在科学的角度对机理进行研究，再在科学基础上构建深度学习模型，可能会产生更好的效果。同时在机理研究时，也可以借助AI算法来进行分析和研究。所以两者并不矛盾，如何将两者更好的进行融合，是气象科学家们需要认真对待的话题。现有的AI天气预测模型，具有一定的优势，但仍有许多工作要做。缺乏思考的一味堆砌数据并不可取，希望气象科学工作者在研究过程中合理的使用AI技术，关注AI技术在使用过程中关键的技术问题，如针对极端天气事件的样本不平衡等。同时关注AI技术研究的可解释性问题。云侧科技是国内首家第三方气象技术咨询企业。致力于深耕科研信息服务领域，为气象科学工作者解决数据、算法、计算环境等科研基础技术瓶颈，让科研更加聚焦科学问题从而实现科研加速。亚马逊云科技（Amazon Web Services）是全球最全面、应用最广泛的云平台，全球数据中心提供200+项功能齐全的服务。内容涵盖从计算、存储和数据库等基础设施技术，到机器学习、人工智能、数据湖与分析以及物联网等新兴技术。本期论坛以线下讲座的形式进行，如果您希望了解更多本期论中各位专家和行业大咖们的分享内容，或者您对云侧科技和亚马逊云科技联合提供的科研加速计划感兴趣，欢迎加入“云上地球”技术交流群了解“科研加速计划”细则，同时，入群可获取本次论坛录像。关注“”公众号，发送关键词“”，即可自动回复获取微信群二维码。如群满200人可在公众号后台私信小编手动拉群！