AI天气预报面临严峻的飓风季考验 - 彭博社

WindBorne Systems的联合创始人兼首席技术官Andrey Sushko在加利福尼亚博德加湾释放了一只大气感应气球。

来源：WindBorne Systems插图：彭博商业周刊的Shira Inbar拉动绳索，一只装满传感器的气球冲向加利福尼亚帕洛阿尔托一个停车场上空的晴朗天空。在下方，人工智能天气预测初创公司WindBorne Systems Inc.的三位联合创始人仰望着看起来像是开始了跨美国甚至可能更远距离旅程的摇摆水母。

气球上的传感器将在穿越大气层的过程中监测风速、温度和大气压力，最多可持续12天。这是WindBorne通过收集数据来做出更好的天气预测的多管齐下策略的一部分，该公司主要将数据出售给希望提前了解电网潜在压力的能源交易商。自2021年以来，这家初创公司还与美国国家海洋和大气管理局合作，后者正在测试气球数据是否能提高其预测能力。

彭博商业周刊 +绿色德克萨斯州的极端天气堆积暗示着世界气候的未来为什么比亚迪的王传福可能是中国的亨利·福特未雨绸缪世界上最好的天文观测点存在光污染问题除此之外，WindBorne现在正在开发自己的由人工智能驱动的预测工具。随着可能是创纪录的飓风季节的到来，气象研究人员正在关注该公司的预测以及其他新兴的人工智能预测者的预测。“这是第一个真正测试这些[新模型]的季节之一，”欧洲中程天气预报中心（ECMWF）的机器学习协调员马修·钱特里说，ECMWF是一个政府间组织。

一名WindBorne员工准备发射气球。摄影师：彭博商业周刊的内森·韦兰德约翰·迪恩、凯·马什兰德、安德烈·苏什科和琼·克鲁斯-科斯塔于2019年创立了WindBorne。自称是科幻迷，背景是工程学，他们对《星际迷航》有着共同的痴迷（每次发射时他们齐声高喊，“所以我们说所有”，这是对电视节目的引用），他们主要受到对将事物释放到天空的热爱的驱使。气象气球——政府机构甚至业余爱好者每天从世界各地数百个地点发射的气象气球——是一种满足这种激情的方式，同时改进现有技术。

自1890年天气气球首次飞行以来，它们一直受大气的变幻莫测影响，随风飘荡，随风而行。WindBorne的气球仍然如此，但它们还具有自主导航的能力，这要归功于独特的球ast系统和一套大小如星爆糖果的传感器。公司可以在起飞时设置飞行路径，告诉气球在规则间隔内取样大气的垂直切片，例如。但操作员也可以接管并实时修改飞行路径。

美国、韩国和佛得角群岛等四个地点定期发射，提供稳定的全球数据流，而特别编程的发射则捕捉特定天气事件的信息。例如，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）2022年与WindBorne合作，从韩国和夏威夷向太平洋派遣气球，以监测导致美国西部暴雨的大气河流。

WindBorne可以在起飞时设置飞行路径，或者操作员可以接管并实时修改飞行路径。摄影师：Nathan Weyland，彭博商业周刊在其网站上，NOAA称WindBorne提供的数据是天气气球数据的“宝贵补充”。气球在垂直方向上导航的能力意味着这家初创公司可以捕捉不同高度的温度、压力、风向等差异。这种细致的数据让预报员更清楚地了解大气中发生的情况。如果传统的天气气球数据类似于试图通过把脚趾伸入水中来判断海洋有多温暖，那么这家初创公司决定直接潜入水中。

到目前为止，NOAA已经测试了将WindBorne的数据纳入实验模型是否真的能提高预测准确性。结果令人鼓舞：这样做将会使该机构对2022年飓风菲奥娜路径的预测准确性提高18%，根据在二月份美国气象学会会议上呈现的结果。

NOAA和ECMWF都与许多气象初创公司合作。ECMWF的一位发言人还指出，他们仍未完全审查WindBorne的数据对其模型的影响。

WindBorne正在利用其气球进行自己的人工智能预测模型。该系统是基于ECMWF自1940年以来全球每小时天气数据组成的庞大数据集进行训练的。输入最新数据使其能够创建包括温度和风暴路径在内的未来10天的预测。在传统的天气建模中，气象学家使用物理方程处理观测数据；人工智能则寻找过去天气中的模式来预测未来，理论上可以提高准确性，ECMWF的Chantry说。

WindBorne的模型不对公众使用，但这家初创公司已经发布了展示其预测质量的案例研究，通过将其模型应用于过去的飓风。在五月份发布的博客中，该公司比较了其预测八个气旋路径的能力与NOAA的情况，并分析显示其模型胜过该机构基于物理的工具。WindBorne还发布了比较分析，显示自三月以来，其模型通常比NOAA和ECMWF模型更擅长预测近期天气。该公司正在整合其气象气球的数据，他们预计这将大幅提高准确性。

WindBorne 不是唯一将人工智能应用于天气预报的公司。2023年7月，华为技术有限公司的研究人员在 Nature 上发表了一项研究，展示他们创建了一个基于人工智能的模型，可以比欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的基于物理的模型更准确地预测天气，后者被认为是世界的黄金标准。几个月后，谷歌的科学家们发表了一篇论文，展示他们构建的基于人工智能的模型甚至更好。这些论文侧重于使用深度学习进行全球层面的预测，并且“取得了巨大成功”，引发了对人工智能天气建模的兴趣激增，俄克拉荷马大学的机器学习和天气预测研究员艾米·麦格文表示。

在二月份，WindBorne 表示，其预测在地势高度方面超过了谷歌，这是一个帮助气象学家跟踪天气系统的关键指标，尽管其结果尚未经过同行评议。WindBorne 的迪恩也承认，确定什么算准确可能有困难，因为这三个分析使用了略有不同的度量标准。“每当有人进行比较时，你可以有1000种比较方法，”他说。

WindBorne旨在利用气球和人工智能改进极端天气预测。摄影师：Nathan Weyland，彭博商业周刊这个飓风季节将为WindBorne提供一个真正的标尺。它已经被标记为有史以来最强的六月风暴，而超热的海洋正准备产生更多危险的气旋。在整个季节中，WindBorne正在从佛得角发射气球，这是一个飓风形成的热点。迪恩表示，这家初创公司在客户方面“目前有比我们处理得了的更多的兴趣”。

这些客户也将有其他选择。竞争对手AI预测初创公司包括Atmo，Jua和Tomorrow.io都希望将他们的天气预测出售给政府机构和依赖天气的行业，如能源和航空。ECMWF和NOAA也正在开发自己的AI模型，利用丰富的内部气象学和建模专业知识。

然后，还有一个可能性，即对于高风险事件如飓风或野火条件的不准确AI预测可能会削弱公众对技术的信任。尽管AI模型在预测飓风路径方面显示出巨大的潜力，但在预测强度方面，物理模型目前明显领先，ECMWF的Chantry表示。“对于任何事情，两种系统都不是完美的。”

也有人担心，AI模型可能无法捕捉到极端事件，比如5级飓风，因为它们很罕见。气候变化导致全球天气模式发生变化，也可能使训练数据过时。

WindBorne的创始人们意识到了这些风险。但他们也指出了更好观察世界和更强大预测的潜力对社会意味着什么。一份2024年的国家经济研究局 工作论文发现，自2007年以来的飓风预测改进已经减少了19%的损失成本和生命损失，节省了数十亿美元。

Marshland说，长期目标是同时有10,000个气球飘在空中，收集各种数据，更好地了解大气中正在发生的事情。“我想要的是天气像一个日历一样，”他说。“它影响你的运营，你知道它的存在。但它不是什么意外的事情。”

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