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Google DeepMind 發布 WeatherNext 2，推動 AI 天氣預報進入新紀元
Google DeepMind 與 Google Research 最新推出的 WeatherNext 2 系統，為人工智能驅動的氣象預報帶來重大升級。這套系統能提供更快、更準確、解析度更高的全球天氣預報，並具備生成多種物理一致性結果的能力，對預測極端天氣事件至關重要。
根據 Google DeepMind 的官方博客，WeatherNext 2 能夠進行高達15天、每小時分辨率的預報，生成數百個場景模擬，運算速度比前代快8倍，且運算資源需求遠低於傳統基於物理模型的氣象模擬。
WeatherNext 2 的運作原理
WeatherNext 2 的核心是一個名為 Functional Generative Network（FGN）的架構，它能直接在模型內部函數注入噪聲，從而產生多元且符合物理規律的天氣結果，這對於預測最壞天氣場景尤為重要。
即使模型只接受單一氣象變量（稱為“邊際”）的訓練，它依然能準確捕捉大尺度大氣交互作用（稱為“聯合”），這使得系統能繪製複雜氣象系統，例如多狀態熱浪穹頂，並更精準地預測風力發電量。
目前，WeatherNext 2 已整合到 Google 搜索、Gemini、Pixel Weather 及 Google 地圖平台的 Weather API。研究人員和開發者亦可透過 Earth Engine、BigQuery 及 Vertex AI 的早期訪問計劃獲取預報數據，Google 期望將氣候學工具普及至更廣泛的社群。
實際應用與驗證
WeatherNext 2 的發布正值公眾對 AI 預測極端風暴興趣日增之際。今年早些時候，Google DeepMind 的颶風模型在大西洋活躍季節中表現超越傳統政府系統。美國國家颶風中心在應對颶風 Melissa 時，便大量依賴 Google AI 的群體預報，成功提前預測颶風快速增強，為牙買加爭取了寶貴的準備時間。
這種氣象學的革新標誌著一個轉折點，過去需要超級電腦數小時才能完成的氣象模式識別，現在可由快速且成本低廉的 AI 模型完成。WeatherNext 2 展示了高精度天氣預報如何變得更快捷、更易取得，並強化氣候韌性和促進科學研究。
AI 天氣預報的未來展望
儘管如此，AI 天氣預測仍有局限。它依賴神經網絡從歷史天氣資料中識別模式進行預測。芝加哥大學領導的研究指出，這類神經網絡無法準確預測超出訓練資料範圍的天氣事件，例如長期洪水、乾旱和前所未有的熱浪，因為這類事件的歷史數據有限。
不過，WeatherNext 2 的速度與準確度或將推動氣象業界更廣泛採用 AI 預報技術。私人預報機構有望減少對昂貴超級電腦的依賴，政府機構則可能結合 AI 與傳統模型，提升預警效率。總體而言，這項技術有助業界實現更快、更具成本效益的預測，並且暫時不會取代人類專家。
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評論與啟示
Google DeepMind 的 WeatherNext 2 不只是一個科技突破，更象徵著氣象預報進入 AI 驅動的全新時代。其創新的 Functional Generative Network 架構，讓模型能生成多種合理且物理一致的天氣結果，這對於應對極端氣候事件尤為關鍵。過去傳統的物理模型雖然準確但耗時耗資，AI 模型則提供了速度與效率的雙重提升，這對氣候變化日益嚴峻的今天尤為重要。
然而，AI 的局限性提醒我們，科技並非萬能。缺乏足夠歷史資料的極端事件仍難以準確預測，這突顯了持續收集高質量氣象數據和多元模型融合的重要性。未來氣象預報的進步，將可能來自於 AI 與物理模型的互補，而非單一技術的替代。
此外，將 WeatherNext 2 數據開放給研究人員和開發者，是推動氣象科學民主化的關鍵一步。這有助於全球科學界共同應對氣候挑戰，促進創新解決方案的誕生。
對香港而言，這種高精度、快速的天氣預報技術特別有價值。面對颱風等極端天氣，我們可以更早做出準備，減少災害損失。期待未來類似技術能更廣泛應用於本地天氣服務，提升市民安全和生活質素。
總結來說，WeatherNext 2 不僅是技術的躍進，更是氣象預報模式轉型的先鋒，值得全球氣象界和大眾密切關注。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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