【113/11/14】15:10-17:00 Philosophy Forum： Professor HUNG-CHI KUO(National Taiwan University Atmospheric Sciences)
| Colloquium |
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| Date |
2024-11-14 15:10-17:00 |
| Place |
Science Building 36102 |
| Speaker |
Professor HUNG-CHI KUO(National Taiwan University Atmospheric Sciences) |
| Title |
臺灣AI氣象預報路 |
| Abstract |
天氣預報是現今人類社會多數產業的基石之一，小至民生安全，如農業、交通運輸，大至國家政策，如能源調度、防災減災，皆依賴準確的天氣預報作為後盾。因此，如何提供更準確、更即時的天氣預報，一直是各國前瞻氣象研究的重要目標；面臨氣候變遷，天氣變異度變大增與劇烈天氣增加，天氣預報需要更快更準的預報。過去莫爾定律在廣用途CPU超級電腦每十年快100倍，人類社會很大受益，數值天氣預報也持續改進。而基於GPU的特殊電腦運算在過去與未來的5年可以到達10年100萬倍的快速。過去三年內，28公里解析度的AI氣象預報大幅度進展，以世界最好數值預報（NWP）的歐洲中心為標準來評估預報準確度度，2023年10月份28公里解析度的歐洲全球AI模式AIFS表現和歐洲NWP模式IFS是一樣的好，但AIFS擁有快一萬倍的效率。2024年4月，也就是6個月期間，歐洲AIFS在七天期500hPa高度場預報比自己IFS準確了10%；在過去10%的500hPa高度場七天預報的進步需要約10年的數值模式改進，歐洲中心展示過去6個月AI模式驚人的進步。對於台灣關心的颱風路徑預報，去年2023年10月時，AIFS和數值模式IFS在路徑誤差表現伯仲之間，今年2024年4月，AIFS颱風路徑改善了30%。今年2024年7月24日凱米颱風侵台，AI氣象模式約在12天就準確預報登陸地點，甚至有些AI預報顯示出登陸前打轉，而數值模式預報直到登陸前幾天才從登陸琉球路徑修正回正確的登陸台灣。本演講過去回顧100多年科學技術發展如何改善天氣預報，以及天氣預報報進步的要素與傳承，最後討論台灣推動AI天氣預報的策略，以及初步成果。 |
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