氣象署AI 2｜合作輝達打造CorrDiff模型 助天氣預報又快又準（獨家）
【記者王良博／台北報導】人工智慧（AI）也能預測颱風路徑！先前輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳訪台時，透露輝達與中央氣象署合作，在數位孿生地球「Earth-2」當中，採用名為CorrDiff的新型生成式AI模型。CorrDiff是氣象署提供4年份的台灣周邊天氣資料，給輝達進行訓練的成果，CorrDiff可以在短短幾分鐘內，就把較為粗糙的天氣預報資料變得更細緻，讓天氣預報更為準確，目前CorrDiff產出的資料，已能提供給預報員參考。
AI技術把天氣預報「降尺度」
針對輝達與氣象署合作的Earth-2以及CorrDiff，氣象署科技發展組組長張保亮表示，黃仁勳先前在演講當中，展示出一個漂亮的孿生地球，就是Earth-2概念，Earth-2是一個雲端平台，包含大數據、AI演算法、孿生地球等，而CorrDiff則是Earth-2裡面的AI演算法之一。
張保亮說，CorrDiff是氣象署與輝達的合作成果，氣象署提供了過去四年在台灣周邊的數值天氣預報資料，讓輝達訓練CorrDiff。
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對於CorrDiff的用途，張保亮指出，CorrDiff能藉由AI技術，把比較粗糙的網格天氣預報「降尺度」，變成比較高解析度的天氣預報資料，可讓預報結果比較精確，就如同把一張模糊的照片，變得比較清晰。
張保亮秀出CorrDiff的成果，一張常見的台灣周邊氣象預報圖片，原本是一格一格的畫面，經過CorrDiff「降尺度」之後，預報資料從原本的解析度25公里變成解析度2公里，的確變得比較清楚，對於哪些地方會受到風雨影響，也較為明確。
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高解析度讓預報更準確
為何天氣預報的解析度提高，能有助預報更準確？張保亮解釋，以數值天氣預報模式中的全球模式來看，普遍解析度是25公里，但台灣的範圍大小加上地形複雜，25公里解析度的預測資料太過模糊，如果用CorrDiff把25公里解析度的預測資料，變成2公里解析度資料，就可以看到比較清晰的天氣訊號，例如說颱風周遭風場結構會更清楚，就能更精準預報。
他也舉例，以今年7月侵襲台灣的凱米颱風來說，若以25公里解析度的預報資料來看，無法掌握颱風登陸前夕帶來的風力，而2公里解析度的資料就能讓小區域的風力預報更為準確。
2分鐘取代超級電腦3小時工作
不僅是讓天氣預報的解析度更高，張保亮指出，把25公里解析度的天氣預報資料，變成2公里解析度，就算不靠AI也能以超級電腦完成，可是，時間得花上2到3小時，反倒CorrDiff只要約1到2分鐘就可完成。
驚人的速度所言不假，氣象署科技發展組副研究員劉正欽示範操作CorrDiff時，只見他先把25公里解析度的資料，用電腦取出數百個CorrDiff系統進行降尺度所需要的變數，耗時不到1分鐘，接著把資料放進CorrDiff系統，僅過了幾秒，就產出了解析度更高的預報資料。
劉正欽說，天氣預報的資料單位，是以每個小時有一筆資料來計算，每筆資料CorrDiff要花約1.5秒，才能完成降尺度的工作，假設以12小時的天氣預報資料來看，大概需要18秒。
不過，張保亮強調，CorrDiff等AI模型在訓練階段，需要大量算力，超級電腦可提供AI需要的算力資源，CorrDiff無法取代超級電腦。
AI預測颱風路徑表現傑出
對於目前CorrDiff是否能應用於實際的天氣預報，張保亮說，現在仍在測試階段，還需要評估實際效果，不過，經過CorrDiff降尺度的較高解析度天氣預報資料，已經會提供給氣象預報中心的預報員參考。
值得注意的是，除了CorrDiff，目前氣象署的天氣預報，也納入許多不同的AI預報模式，作為參考。
氣象署氣象預報中心科長林伯東表示，近年氣象署開始把不同AI模式所做的預報，也提供給預報員參考。林伯東舉例，在7月的凱米颱風移動路徑預測上，AI工具預測的路徑，與實際路徑相當接近，表現比歐洲模式的預測更佳。
氣象預報員難被AI取代
然而，AI在天氣預報上表現良好，卻不代表能取代氣象預報員的工作。張保亮強調，預報員在進行天氣預報的時候，要看大量的觀測資料以及預報的結果，搭配大氣科學的知識，做出最後的結果，AI提供的資訊，只是預報員參考資訊的其中一部分，還是需要預報員做綜合判斷。
林伯東也認為，預報員與AI工具是相輔相成，可藉由工具精進預報，但還是得由預報員來詮釋這些資料。
