革命性的人工智能气候模型：机器学习如何百倍加速天气预报

【免责声明】 本文是基于外部来源的信息重新整理的。请在参考本文内容前核实原始来源。

新闻摘要
本站解析

新闻摘要

以下内容已在网上发布。下面提供了翻译摘要。有关详细信息,请参阅原文。

英伟达和国际气候科学家共同创建了ClimSim-Online,这是一个革命性的框架,利用人工智能大幅加快了气候建模的速度。传统的气候模拟器难以捕捉雷暴和云层形成等小尺度过程,因为这些过程计算量很大。这个新系统利用机器学习模拟复杂的云物理过程,运行速度比传统方法快10到100倍。ClimSim-Online基于来自E3SM-MMF气候模型的57亿个样本的大型数据集,该模型在更大的气候模拟中嵌入了数千个详细的云分辨率模型。这一突破包括基于物理约束的限制,防止出现不现实的云行为,例如对流层顶以上形成冰云。科学家们实现了稳定的多年模拟,对流层中的温度偏差小于2°C,湿度偏差小于1g/kg。该系统在容器化环境中运行,使研究人员无需访问特定的超级计算机即可使用。这种气候建模技术的民主化吸引了460多个团队参加了一项全球性的Kaggle竞赛,通过协作创新加快了进展。这一框架代表了实现高保真气候预测的可行性和可及性的重大一步。

来源: 英伟达开发者博客

本站解析

背景和环境

您是否曾经想过天气预报员是如何预测下周是否会下雨的?他们使用气候模型 – 基本上是模拟地球大气的超级复杂的计算机程序。但问题在于:云层是非常复杂的,准确模拟它们需要如此大的计算能力,以至于长期进行几乎是不可能的。

这就像试图跟踪一个暴风云中的每一个水滴 – 它们有数十亿个,以复杂的方式相互作用。传统的气候模型不得不对云的工作原理做出简化猜测,这使天气预报的准确性降低。这就是人工智能来拯救局面的地方!

专家分析

ClimSim-Online的精髓在于它如何从极其详细的模拟中学习捷径。它的工作原理如下:

训练数据:科学家们运行了超级详细的模拟,以2公里的分辨率跟踪云层。这些模拟产生了57亿个小尺度天气过程如何影响更大气候的例子。这就像拍摄57亿张云层形成、移动和消失的快照!

人工智能魔法:机器学习模型研究所有这些例子,并学习其中的规律。它们不需要计算每一个水滴,而是学会预测整体效果 – 就像知道一个食谱的结果,而不需要测量每一粒盐。

物理约束:突破性的进展来自于科学家们为人工智能添加了现实世界的物理规则。例如,他们确保冰云不会在温度过高的地方形成,就像冰块不会在沸水中存在一样。这可以防止人工智能做出不现实的预测。

补充数据和事实

这些改进令人震惊:

• 运行速度比传统方法快10-100倍

• 保持准确性,温度误差小于2°C

• 成功模拟了5年以上的天气,而不会”偏离”到不现实的状态

• 吸引了460多个来自全球的团队来改进这项技术

• 可以在普通计算机上运行,而不仅限于超级计算机

他们用于训练的E3SM-MMF模型就像有数千个显微镜在观察天气的细节。每个”显微镜”(云分辨率模型)观察一个2公里分辨率的小区域,而整体则以150公里的分辨率捕捉。

总结

ClimSim-Online代表了人工智能和气候科学的突破性融合,使我们能够以前所未有的速度和可及性预测天气和气候。通过教会人工智能理解云层的复杂物理过程,科学家们创造了一种运行速度快100倍但仍保持准确性的工具。

对于对抗气候变化感兴趣的学生来说,这表明计算机科学和环境科学是如何协作的。你不必在程序员和环保主义者之间做出选择 – 你可以兼而有之!无论你是热衷于人工智能、天气还是拯救地球,像ClimSim-Online这样的项目都展示了技术如何帮助我们理解和保护我们的世界。460多个团队参加竞赛的事实表明,全球都有一个致力于解决这些问题的社区,你也可以成为其中的一员。

公众反应

气候科学家们热情地拥抱了ClimSim-Online,赞扬了它的可及性和速度。Kaggle竞赛吸引了来自世界各地的大学、研究所和甚至高中的参与者。一些研究人员指出,这可能会彻底改变我们应对极端天气事件的方式。环保团体认为这是一个更好地传播气候变化信息的工具。然而,一些科学家警告说,尽管速度更快,但这些模型仍需要与长期的实际观测数据进行验证。

常见问题解答

问:这与手机上的天气应用程序有什么不同?
答:天气应用程序使用更简单的模型进行短期预报。ClimSim-Online旨在理解长期气候模式,可以模拟数年或数十年的天气,帮助科学家研究气候变化。

问:为什么云层对气候如此重要?
答:云层反射阳光(冷却地球)并阻挡热量(使地球变暖)。云层行为的微小变化都会显著影响全球温度,这使得准确模拟云层对于气候预测至关重要。

问:学生能使用这项技术吗?
答:是的!容器化系统意味着你不需要超级计算机。只要有一些编程知识和一台体面的计算机,学生就可以尝试气候建模。