科学突破！人工智能如何帮助我们应对气候变化？

制造可靠的气候模型是一项艰巨的工作，对那些想要破坏人类驱动的气候变化想法的人进行恶意审查，减少不确定性是至关重要的。研究人员现在可能有了新的武器：机器学习。

机器学习是一种特殊的算法，它可以执行任务而不被编程显式地执行任务。人工智能(AI)可以学习，这种能力使得算法可以做普通软件做不到的事情。在这种情况下，它可以提高气候模型的分辨率。该方法在《地球物理研究快报》中进行了描述。

目前的模型的分辨率约为100公里(62英里)，这对于整个大气来说足够好，但对于云层更细微的特征来说太粗糙了。但是机器学习可以帮助改进这些模型，而不必使用更复杂的软件(这需要更长的计算和/或更强大的计算机)。当涉及到气候变化的后果时，这种方法可以给出更窄的预测范围。

来自哥伦比亚大学工程与应用科学学院的教授Pierre Gentine在一份声明中说:“这可能会成为气候预测的一个真正的转折点。”“我们对地球气候对温室气体浓度上升的反应的预测存在很大的不确定性。主要原因是云的表现形式以及它们对气体变化的反应。我们的研究表明，机器学习技术帮助我们更好地代表云层，从而更好地预测全球和地区气候对不断上升的温室气体浓度的反应。

他们将他们的算法称为云脑或CBRAIN。作为对概念的证明，他们首先在所有参数都由研究人员控制的行星上进行测试。每一颗行星要么是一颗aquaplanet，要么是一颗有大陆的行星。他们训练了深度神经网络，以了解云是如何变暖、湿润和散热的。CBRAIN随后能够预测许多其他特征。

他说:“我们的方法可能为未来气候模型的模型表示提供一种新的可能性。气候模型是由数据驱动的，是由‘自上而下’构建的，也就是说，通过学习我们试图表现的过程的显著特征。”

大气的所有成分以微妙或不那么微妙的方式相互影响。这种方法最终可以帮助我们突破目前气候模型的限制。