英国将投资12亿英磅建“气象超脑”，只为一个晴天

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1963年，美国气象学家爱德华·n·爱德华·n·洛伦茨认为，在南美洲亚马逊河流域的热带雨林中，偶尔扇动翅膀的蝴蝶可能会在两周之后在美国德克萨斯州引发龙卷风。

此后，“蝴蝶效应”一词一直被用来描述哲学中的混乱现象，即在一切事物的发展中都有不可预测的“变量”，而且往往一个小小的变化就能影响事物的方向。

但是有些人选择相信最初的解释版本。

据科幻作家、热爱祖国的南斯拉夫科学家刘慈欣说，“我为受苦受难的祖国振翅高飞…——试图通过他自己的大气模型软件在世界各地寻找“大气敏感点”制造干扰，从而使他的祖国空易受美国military/ききよ的伤害

这位科学家失败了。

然而，在现实世界中，一些科学家试图建立一个巨大的“气象超级大脑”来拯救连续两个周末遭受风暴蹂躏的英国。

仅在一个晴天就投资12亿英镑

不久前，英国政府宣布将在未来十年投资12亿英镑(约1.56亿美元)开发最先进的超级计算机。

从公开的新闻中可以知道，该系统的性能比现有的用于提高恶劣天气和气候预测能力的气象超级大脑高三倍。

这么麻烦有什么用？

英国政府大概举了几个例子，比如更精确的降雨量预测，这有利于防洪系统的快速部署；让机场做出更好的预测，以便为潜在的停电做好计划；以及为能源部门提供更详细的信息，并帮助其减轻潜在的能源中断和突发波浪的影响。

事实上，上述数字技术的应用和价值已经存在于气象领域。

早在第二次人工智能浪潮中，气象预报专家系统、智能气象信息采集系统、智能预报系统等技术就已经发展起来。

1989年，kassp、gorad、凸形、oci、wildard等。仅出现在人工智能系统中，用于预测灾难性天气。利用专家系统和自然语言处理技术对雷暴、冰雹、大雾和闪电等自然灾害进行预测。

一个更强大的气象超级大脑能把气候预测提升到什么水平？

看到天气的智能大脑有什么意义？

值得注意的是，在本世纪的前十年，气象领域对智能技术的探索大多停留在研究阶段，只有不到20%的系统能够通过实践检验，更少的系统会用于商业。

一方面，当时没有足够完整的机制来集成智能气象技术，同时也缺乏独立的计算机环境支持，成本自然更加捉襟见肘。

这也是为什么公众对天气预报有两种相对狭隘的成见:

一个是不确定性。

天气本身的不确定性具有无法100%准确预测的局限性，以往的技术不能很好地解决这个问题。传统的“三天天气预报”在全球范围内最多可以达到70%到80%的准确率。因此，许多自然灾害和紧急情况无法提前判断，城市很难提供足够和有效的紧急保护。

第二，价值低。

由于重大灾害是不确定的，天气预报在日常服务中的作用有些尴尬。因为在大多数正常天气下，人们对于是否需要添加衣服、洗车、户外跑步和打开空钥匙没有不可或缺的严格要求。

随着机器学习的发展和摩尔定律的挑战，人工智能开始在应用方面立于不败之地，这也导致了气象服务的质的变化。

首先，多看看。

过去，气象预报不尽人意，制约因素之一是气象数据过于复杂和庞大，无法有效处理。

它既包括实况数据，即来自全球气象站、气象卫星和空几公里高度的雷达的观测数据，也包括最原始的人工实时观测数据。此外，还需要“模式数据”，即通过各种计算机程序生成和预测所需的初始值。只有当两者叠加时，才能保证准确预测的可能性。事实上，随着大数据的激增，各国气象计算机升级的消息将不时出现在报纸上。

其次，它更快。

如此大量的数据涌入，需要一系列的操作，如处理、分析、演绎、预测等。此外，人们对空天气预报的精度要求越来越高，所需的计算顺序和复杂度也很大。此外，整个过程通常需要在半小时内完成，并且计算设备的可用资源很容易被拒绝。

例如，中国气象局最近提出的“计算”要求是高性能计算系统的峰值计算速度不应低于每秒8000万亿次，在线存储容量应大于12.6pb，整个系统的可用性应超过99%，这是一个计算能力的庞然大物。

最后，更准确地思考。

气象预报最终是用来服务于民生的，但其可用性的局限性既包括系统本身的技术局限性，也包括复杂和不可预测的用户需求。如何将两者统一起来以做出合理的决策？

过去，有经验的人类预报员与机器一起工作来给出适当的指导。当然，人工智能的加入可以帮助工人大大提高他们的效率。

2017年，中国气象局公共气象服务中心与天津大学联合开发了国家强对流服务产品处理系统。图像识别和深度学习等新技术被用来快速监测强对流天气。例如，就冰雹预警而言，通过深入学习，可以清晰地分析雷达回波上的冰雹特征，从而更好地识别冰雹云，计算其移动速度和方向，给出千米冰雹可能的影响范围，有助于人类早期预警和预防。

因此，近年来，在许多智慧城市项目中，通过模拟天气变化，将气象数据与城市基础数据叠加，为城市运营和应急调度提供决策依据，已经成为公共服务的一部分，也是城市治理的重要选择。

气象大脑+超级计算，会带来什么变化？

由于气象大脑能力的先进性，对计算能力提出了极高的要求，因此更新计算机迫在眉睫。

目前，中国、美国、英国和日本等强国都支持用高性能超级计算机进行气象预报的数值计算。

例如，中国神威太湖之光拥有超过1000万个内核，最高性能为125次浮点运算(1次浮点运算等于每秒1×1015次浮点运算)。

如此庞大的计算集群自然会给运行过程带来一些不确定因素。

例如，天气模拟需要数以万计的CPU并行计算，轻微的互连延迟和带宽可能会给结果带来偏移；

另一个例子是降低成本和提高效率。气象脑的灾难恢复往往需要设计两个具有相对独立计算资源和共享存储资源的子系统。这样，业务可靠性大大提高，但功耗和服务器成本也大大提高。如何降低天气预报的社会成本也与每个人的利益密切相关。

当然，一些计算可以通过“去云”来实现。一方面，它可以降低计算成本，同时，它可以提供传统计算所不具备的管理功能。

例如，深圳市气象局联合国超级计算深圳中心创建的“深圳气象云”具有区划预警、地质灾害预警、第三方数据查询和分析等功能。对泛华南的各种实时气象监测数据和精细网格预报进行高速分析和处理。

然而，天气系统本身是一个复杂而不稳定的系统，其数值、输入、输出和物理机制都是不确定的，这使得精细化模型的训练和实现相对困难。对于短期的临时天气预报，人工智能需要继续磨练。

恐怕人们最想知道用这么多投资准确预测天气有多有价值。

如前所述，夏天有空、冬天有暖气的都市人可能已经有了抵御气候变化的盔甲，但这只是人类社会生活的一小部分。在更广阔的领域里，辨别天气仍然很有价值。

简言之:

1.提高第一产业的生产效率。

无论科学技术和城市文明如何发展，都很难改变农业“依赖天气”的性质。只有天气预报越来越准确，农业、林业、畜牧业、渔业等行业才能获得预期的回报。

例如，渔业是第一个对气象服务提出迫切需求的行业。早期，为了确保出海的安全，渔民向妈祖求助，并找气象学家解释天气。相比之下，基于网格的粒度预测显然可以最大限度地保证渔民的生命安全。

2.最大限度地保证城市的安全。

即使你在一个城市，你仍然会面临突发天气的困扰。例如，雷雨天气是影响夏季飞行安全的主要危险天气之一。当你在机场耽搁了八个小时，你会生气吗？为什么买票时天气预报不能提醒你？别问我怎么知道的。

例如，基于历史观测数据，广东系统研究了热带气旋(TC)在广东省的风雨分布特征及其直接经济损失，发现风雨天气与经济损失的相关系数达到0.66以上(强正相关)，这也显示了智能气象系统在城市经济中的价值。

3.了解地球，建立一个完美的领先生态系统。

除了天气变化，气象系统还可以拉动空的天然气、河流、山丘等。变成一个“数据网络”。例如，南京建立了特大城市大气垂直廓线综合观测网，太湖、洪泽湖、高邮湖和罗马湖建立了综合水上观测平台。

为了开发新的北极航道，日本气象新闻公司wni甚至在2017年发射了一颗商业气象卫星，探测北极地区的陆地和海洋表面温度。

综上所述，虽然《混沌蝴蝶》一书中可以称之为风雨的“大气敏感点”并不存在，但从国家战略层面来说，更多地了解地球自身的规律意味着在经济和文化布局上采取主动。

最后，引用一首民歌来结束这篇文章。也许它可以解释为什么天气和气候预测是世界上最复杂的问题之一，但是我们正努力用最先进的计算科学来解决它

一颗钉子不见了，一只鞋子也不见了；一只鞋不见了，一匹战马也不见了；一匹马不见了，一个骑手也不见了；没有骑手，我失去了胜利；失去了一场胜利，也失去了一个国家...

来源：零点娱乐时刊