共计 720 个字符，预计需要花费 2 分钟才能阅读完成。
Google 的 AI 天气预测模型确实让人眼前一亮。我记得有一次，我在东京新宿火车站附近，那天台风哈吉贝即将登陆，人们都撑着雨伞，街道上显得有些混乱。那场景让我深刻体会到天气预报的重要性。
Google DeepMind 的 GenCast 模型，据说是基于 1979 年至 2018 年的天气数据训练出来的，它的准确性已经能够与传统的天气预报系统相媲美，甚至在某些方面超越了它们。这可不是小事，因为传统的预报系统通常依赖于超级计算机来解决复杂的物理方程。而 GenCast 则通过机器学习，识别历史数据中的模式，从而进行预测。
我听说，GenCast 在预测热带气旋路径时，平均能提供额外的 12 小时提前预警。这对于那些生活在台风多发地区的人们来说，无疑是一个巨大的福音。而且，GenCast 的集合预报还能显示台风可能的路径范围，随着气旋接近，预报的准确性也会提高。
不过，GenCast 也不是没有挑战。它测试的是 ENS 系统的旧版本，而 ENS 系统现在已经有了显著的改进。此外，GenCast 的分辨率目前是 0.25 度，而 ENS 已经达到了 0.1 度。尽管如此，GenCast 的速度优势不容忽视，它能在短短八分钟内生成一个 15 天的预报，而基于物理的模型可能需要几个小时。
我最近和一位气象学助理教授聊过，他说虽然人们对 AI 在天气预报中的应用越来越感兴趣，但气象学界并不是所有人都对此买账。毕竟，气象学是一门基于物理的科学，而 AI 的本质并不是这样。所以，人们还在思考，AI 是否真的能带来更好的预报，以及为什么。
总的来说，GenCast 的出现确实为天气预报带来了新的可能性。虽然它还有改进的空间，但它的潜力不容小觑。我希望未来能看到更多这样的技术，帮助我们更好地应对天气变化带来的挑战。
