春节临近，想必很多人都踏上了回家的征程，但是由于这两天的突然降温，很多朋友都遇到了极端天气，甚至飞机和火车都延误或取消了。 这种突如其来的极端天气已经把天气预报变成了一个玩具。
但现在，这种情况可能即将改变。 目前，有许多大型语言模型已经具备了实现高精度天气**的能力。 与传统的天气**技术相比，这些技术被称为：大型AI气象模型（大型AI天气预报模型，LWMS）在极端天气下效果更好**。
盘古天气盘古天气是华为推出的天气**系统，利用深度学习技术提高天气预报的准确性。
Pangea Weather 有两个关键策略来提高准确性，包括将高度信息格式化为立方体数据的自定义 3D 地球专用变压器 （3DEST） 架构此外，研究团队还设计了一种分层时间聚合算法来减轻累积预测误差。 研究表明，盘古大陆的天气在中短期预报（即一小时到一周的预报）中显示出巨大的优势。 此外，该系统还支持极端天气预报和多集合预报。
在极端天气预报方面，盘古气象显示出显著优势。 在2018年测试的88个命名热带气旋的跟踪中，3天和5天的平均直接位置误差分别低于ECMWF-HRES的120个29 公里和 19565 公里，优于后者的 162 公里28 公里和 27210公里。
然而，盘古气象仍存在一些局限性和改进空间。 由于训练数据基于 ERA5 再分析数据，因此存在很大的偏差，尤其是在强度方面**。 其次，盘古气象训练过程需要大量的计算资源，训练和定期维护的成本极高。 此外，盘古气象在看不见的数据或不同气候条件下的泛化能力有待验证。
graphcastGraphcast 是由 Google DeepMind 开发的基于图神经网络的天气模型，能够处理复杂的空间依赖关系并在全球范围内提供准确的天气预报。
Graphcast利用GNNS处理复杂的空间依赖关系，以提高空气预报的准确性。 在第一个过程中，Graphcast将在习进行数据预处理，将气象数据转换为地图结构，每个节点代表地理位置，并使用边表示空间关系; 之后，GraphCast会提取图中每个节点的特征，如温度、湿度、风速等; 然后，利用图神经网络建模，通过聚合相邻节点的信息来更新每个节点的内容，并学习复杂的空间依赖关系; 然后，时间序列**，未来周期内每个节点的气象数据变量; 最后，对结果进行处理和评估，以提高预测的可读性和准确性。
也有类似的问题图播。 Graphcast的性能很大程度上依赖于高质量和全面的气象数据，数据缺失或不准确可能会影响模型的最佳结果。 此外，尽管Graphcast能够处理复杂的空间依赖关系，但在实时更新和对天气变化的快速响应方面仍可能存在挑战。
丰武风雾是由上海人工智能实验室、中国科学技术大学、上海交通大学、南京信息工程大学、中科院大气物理研究所、上海中央气象台发布的面向全球的中期天气预报系统。 它采用多模态和多任务学习的深度学习架构，包括特定于模型的编码器-解码器和跨模态融合变压器。 这些组件在不确定性损失的监督下学习，以区域自适应的方式平衡不同**设备的优化。 Fengwu 还引入了一种重放缓冲机制，通过存储先前优化迭代的结果并将其用作当前模型的输入来提高长期性能。
风武最大的特点是利用多模态、多任务学习能力，将全球天气的有效预报提升到1075天。 它已经在ERA5再分析数据上训练了39年，能够在37个垂直水平上准确模拟大气动力学以及未来的陆地和大气状态。
性能评估表明，风鸦在大多数目标上的表现都优于 Graphcast，例如将 Z500** 的 10 天全球领先优势的均方根误差 （RMSE） 从 733 毫秒降低到 651 毫秒。 在 NVIDIA Tesla A600 硬件上进行推理只需 100 毫秒，与 Graphcast 相比，它在训练和推理方面的计算成本较低。
与其他类似模型一样，风鸦面临着数据和成本挑战，随着气候模式的变化，它需要定期更新以保持准确性，这需要持续的资源投资和专业知识。
climatenetClimateNet是一个使用卷积神经网络从卫星图像中识别气候特征的模型，旨在解决天气和气候科学领域识别、检测和定位极端天气事件的挑战。 ClimateNet通过ClimateContours工具创建数据集，该工具允许专家标记气候事件并基于LabelMe进行优化。 其研究团队开展了多项注释活动，产生了数百个专家注释的气候数据快照，形成了ClimateNet数据集，并进行了严格的质量控制。
ClimateNet使用DeepLabV3+架构训练深度学习模型，实现气候数据的像素级分割。 该模型在两种不同的气候模型情景中进行了训练和测试，并显示出比基于启发式的模型更好的性能。 此外，ClimateNet的用例展示了如何将其分割结果用于条件降水分析，这有助于了解气候变化对极端天气事件的影响。
尽管ClimateNet取得了重大进展，但由于训练数据有限且需要不断更新和维护，它仍处于研究阶段，尚未投入使用。
伏羲伏羲是一个基于机器学习的天气预报系统，能够提供15天的全球天气预报，时间分辨率为6小时，时间分辨率为0。空间分辨率为25°。 该系统是根据欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ERA5再分析数据集开发的，并基于相当于39年的数据进行训练。
Fuxi采用了一种新颖的级联机器学习模型架构，该架构由三个预训练的Fuxi模型组成，分别针对0-5天、5-10天和10-15天的预测时间窗口进行了优化。 这些模型以级联方式生成完整的 15 天预报。 伏羲在15 d预报中的表现与ECMWF集合的平均值相当，显著降低了累积误差，提高了长期预报的准确性。 为了应对天气预报的不确定性，伏羲还提供了50名成员的集体预报。
伏羲目前预报时间最大的问题是9天后性能会下降，而伏羲最好的游戏依赖于ECMWF的ERA5再分析数据集，完全独立于传统的数值天气预报模型，这使得目前难以投入实际应用。
除了这些大型、成熟的 AI 天气**模型外，许多模型正在接受训练，以减少极端天气的影响。 当然，由于成本、维护、精度等问题，在目前的天气模型中，要实现综合精度还是很困难的，但相信随着技术的发展，未来会有越来越多的AI模型投入使用，让过年回家的路“畅通无阻”。