孟鏡年想了想:“你希實現什麼樣的功能?”
“基于神經網絡算法,構建一個自己的算法模型。”
“對準確率有要求嗎?是短期預測還是中期預測?”
“一天至一周之的結果預測,準確率當然是越高越好。”
“短期預測與中期預測,其實是兩個不同的研究方向。”孟鏡年斟酌措辭,“一一,我絕對相信你的能力,但要實現如你所說的,單獨構建一種人工智能算法,并且實現盡可能準確的天氣預報,這對于一個本科生而言,可能有些超綱了。事實上,這是世界上頂級的人工智能團隊正在攻克的難題。”
林檎并未打擊,“可以告訴我難點在哪些方面嗎?”
“解釋起來可能有些枯燥。”
“沒關系。了解得越多,我越能知道怎麼手——如果不耽誤你時間的話。”
“這倒不會。”孟鏡年笑說。
他合上筆記本,遞還給林檎,從一旁拿過一疊A4紙,和一支紅圓珠筆。
“我們通常所說的大氣,實際由力、度、風速、溫度、度這7個理量構。”孟鏡年在白紙上,寫下這幾個理量的簡寫。
“7個?”
“風速有z、v和x三個方向,所以加起來是7個。”
林檎點頭,示意跟上了,他可以繼續往下說。
“狀態方程、熱力學和水汽方程、連續方程以及基于流力學的運方程——這是個矢量方程,可以拆三個方向的單獨公式——這樣一共七個方程,構了大氣運的基本方程組。理論上,只要知道上述7個理量的初始值,帶方程組,就能算出任一時刻的大氣狀況。”
林檎目不轉睛地盯著孟鏡年在空白紙上的板書,或許為了跟上解說速度,他寫字要比平常潦草一些,但仍然是好看的。
“這就是現在天氣預報的原理嗎?”林檎問。
“不完全是。一一你們學了微積分嗎?”
“學了。數學是我們的核心課程之一。”
孟鏡年點點頭,“這7個方程,其中有5個是非線偏微分方程。非線偏微分方程的求解,是公認的學難題。”
林檎點頭:“三問題就是非線偏微分方程。”
“三問題僅僅三個質點就無法求解,而大氣運是一個極為復雜的混沌系統,其質點有無數個。”
“所謂的蝴蝶效應?”
“可以這樣理解。”
“那現在的天氣預報是怎麼做的?”
“目前主流的天氣預報是數值模擬,就是將連續的空間和時間離散化,按照經緯度,把空間劃分一個個網格……”
或許擔心不好理解,孟鏡年另取了一張空白A4紙,“拿熱傳導方程舉例,傳統方法是找到解,帶時間,就可以求得任一時間的溫度。但數值模擬的做法,是選取有限個點,以時間間隔往后推算后續的溫度。”
在紙上做演算示范時,孟鏡年看了林檎一眼。
讀博自然不乏給導師做助教的機會,尤其他的導師還是一院之長,教學之外,更有其他職務與非職務工作,忙得分乏。孟鏡年做助教時觀察過院里學生,大抵只有三分之一在認真聽講。他也是學生過來的,見怪不怪,也無意干涉誰在睡覺,誰又在正大明刷手機。
雖然往后必然也會走上教學這條路,可他心里清楚自己并不那麼適合做老師,因為心底深有些厭惡懶惰和愚蠢,老師的基本素質卻是誨人不倦。他并不是一個有耐心的人,只不過善于偽裝罷了。
而林檎,卻比課堂上最認真的學生還要認真,仿佛他講的容真有那樣彩一樣。
孟鏡年稍有分神,直到林檎抬頭看了他一眼,他繼續說:“……要實現準的數值模擬天氣預報,需要極其龐大的計算量,歐洲氣象中心的IFS系統,一次預測,需要三小時,15億次的運算。”
林檎自然懂得這是怎樣一個概念——要拿這臺筆記本電腦做同樣的運算,估計得花上100年。
“限于算力的影響,人工智能確實是未來突破的方向。前一陣英偉達剛剛發布了一個AI氣象模型,一一你關注過嗎?”
林檎點頭:“FourCastNet.不過我看報道,它雖然空間分辨率很高,運算速度很快,但是準確率并不高。原因似乎是天氣預報是一個三維的系統,而FourCastNet只訓練了二維的數據。我查了一些資料,但還是沒有搞清楚三維的難點在哪里。”
“或許因為三維的高度層是等層而非等高層,等層緯度以及海拔的影響,沒有一個特定的規律,轉化為數據之后很難進行修正。難點就是,如何利用算法,消除這樣的誤差。當然這只是我的一個判斷,算法層面是人工智能的領域,就不是我的長項了。”
孟鏡年將紅圓珠筆放了下來。
林檎瞧著滿滿兩頁紙的容,一個自己專業課都似聽非聽的人,卻完完整整地聽完了孟鏡年的這一堂課,“……確實是我把這個問題想得太簡單了。”
“我相信未來的你一定能解決這個難題,構建一個絕對準的AI算法模型。”
“到時候發Nature,我讓你掛個二作。”
“那我拭目以待。”孟鏡年聲音帶笑。
林檎也笑了一聲。
孟鏡年看見這一閃而逝的笑容,難免有些意外。林檎是個不怎麼喜歡笑的人,雖然并不難相,但總是面無表的一張臉,足以勸退所有意圖接近的人。
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