今年侵襲台灣的颱風，比往年數量更多、強度增加。氣候變遷使風暴更強、降雨極端，讓人不禁感嘆若能事先掌握，就能儘早做好準備。到底 AI 有沒有辦法提前預測？

氣候變遷的負面影響顯而易見，美國2022年國家氣候評估報告（The US National Climate Assessment）指出，2015~2022年七年美國因野火、風暴、洪水、龍捲風和熱帶氣旋等天氣災損，就超過1兆美元。

▲ 2022年美國經歷18場不同的天氣或氣候災難。（Source：）

AI 如何準確預測且具成本效益？

想像一下，有一天，我們是否能夠以相當高的準確度，以及極短的時間內預測惡劣天氣發生。美國賓州州立大學（The Pennsylvania State University）的研究人員與氣象學家合作，將想像變成了現實。

研究人員利用五萬多張氣象衛星圖片，利用AI來辨別出帶有「逗號」形狀的雲層，搜集暴風雨即將來臨的跡象，包括冰雹、暴風雪等惡劣天氣。接著使用視覺和機器學習的技術進行訓練，能夠在一分鐘內以近100%的準確度自動檢測這些「逗號」形狀的雲如何形成。如今該軟體已成功預測64%的惡劣天氣事件，超過了現有的預測系統。

無獨有偶，氣候風險公司ClimateAi也利用機器學習的技術，將天氣預報縮小到局部的特定範圍。不但顯著降低預測成本，也提高預測準確度。尤其對於資源有限的國家，相當有幫助，得以即時因應變幻莫測的天氣，以及災害預防工作。

知名期刊《自然》（Nature），AI天氣預報迅速發展。華為開發的盤古氣象（Pangu-Weather）AI模型，可提前一週預測全球的溫度、風速等天氣變化。與傳統預測模型相較，盤古氣象能夠以快萬倍的速度呈現更準確的預測結果，並能掌握熱帶氣旋（tropical cyclone）路徑。

▲ 深度學習建立的天氣預報系統。（Source：，同下）

▲ Pangu-Weather於2018年追蹤颱風風康瑞（a）和玉兔（b）結果，能提早兩天預測颱風路徑。

AI 氣象預測的四大突破點

1. 需要更多全面性的研究：針對地球暖化與氣候變遷等現象，應進行更全面的研究，而非像現在只專注於常態性天氣預報。若能匯集更多極端氣候數據資料，將有助於AI更加精確並模擬可能情景。
2. 與傳統演算模型互補：AI和傳統數據模型可能具有不同優勢，但目前仍無法互相取代。尤其歷史數據中缺乏對演算極端氣候的所需數據資料，AI學習與演算仍有相當挑戰。
3. 與人類資訊互補：雖然AI正在迅速發展，但人類專家的專業知識在解釋和傳達複雜的天氣資訊，仍然具有重要價值。氣象學家將AI生成的數據，轉化為民眾可理解的資訊，加以傳遞與表達，實在功不可沒。
4. 必須持續學習：AI模型設計必須適應不斷變化的氣候條件，並從變幻莫測的氣象數據中演算學習。AI能否持續更新和改進，對於預測的結果能否跟上氣候變遷的步伐至關重要。

現今全球各地都遭逢極端氣候的侵襲，AI在氣象領域的發展，更攸關我們能否迅速準確地掌握氣候的變化。唯有持續研究、保持創新，氣象學家、AI專家、各國政策制定與執行者通力合作，才能善加應對極端氣候帶給人類的嚴酷挑戰。

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