用AI预测“气候变化”：“提供政策分析与应对方案”

一种利用人工智能（AI）预测气候变化，并同时分析气候变化对社会和经济影响、从而使政策性应对成为可能的“气候研究模型”已经问世。这被认为具有重要意义，因为AI有望超越商业工具，成为为应对威胁人类生存的气候变化提供解决方案的核心技术。

KAIST表示，由绿色成长可持续研究生院教授 Jeon Haewon、兼任教授 Karthik Mukkavilli、计算机系教授 Oh Hyeyeon 组成的研究团队，与中国北京大学、英国帝国理工学院、意大利米兰理工大学、美国马里兰大学、奥地利国际应用系统分析研究所（IIASA）等国际联合研究团队，于13日提出了基于AI的“气候研究一体化框架”。

气候变化并不仅限于地球变暖等自然现象，而是对人类的经济、能源和整个产业产生影响的复杂问题。然而迄今为止，气候变化研究主要分别开展物理气候预测、社会经济影响分析、能源政策评估等工作，也就是说一直在使用彼此不同的数据和分析体系。出于同样的原因，要将这些结果综合关联起来并用于政策决策，需要耗费大量时间，这是既有研究的一大缺点。

为解决上述问题，联合研究团队提出了“基于AI的气候研究基础模型（AI-Based Climate Research Foundation Model）”。该模型的特点在于，使AI能够在虚拟分析空间中，以同一方式理解和分析地球观测数据、能源与经济情景、政策指标等不同类型的大规模数据。

这种分析方式不仅能够把握气候变化的物理现象，还能同时考虑气候变化对经济和社会的影响，从而实现快速而精细的预测。

尤其是，联合研究团队在模型中引入了“混合专家（Mixture of Experts，MoE）”结构，设计并实现了由承担不同角色的AI模型按领域相互协作的形式。通过将基于物理定律的计算模块与基于统计学习的AI模块相结合，提高预测的准确性和可信度，并能够快速分析引入温室气体减排目标或扩大可再生能源政策对产业和经济的影响。

此次研究不仅停留在简单预测气候变化的层面，还提出了能够同时分析政策变化所带来的社会经济影响的“基于AI的气候研究方向”，因此具有重要意义。

更进一步，KAIST研究团队还公开了将这一框架实际落地的AI预测模型。该模型以试点形式实现了“能源—温室气体预测高速仿真器（emulator）”。其核心在于，由AI高速替代原本复杂的“能源与碳排放综合评估模型（Integrated Assessment Model，IAM）”的计算过程。

以往的综合评估模型在分析一个政策情景时，就需要耗费大量时间和计算资源，而研究团队开发的AI模型则能够在短时间内分析数千个政策情景。研究团队表示，通过这一方式，可以更快速地预测碳中和政策和能源转型政策的效果，更便于将其用于政策决策。

Jeon Haewon 教授表示：“气候—AI模型将发挥一种桥梁作用，缩小气候科学家与政策制定者之间的鸿沟。尤其是KAIST研究团队公开的‘高速AI仿真器’，有望作为实现近乎实时政策分析、提供气候应对解决方案的核心技术。”

Oh Hyeyeon 教授指出：“在未来社会，AI技术应当超越商业工具的范畴，为解决威胁人类生存的气候危机作出贡献。此次国际联合研究表明，AI可以发挥解决社会难题所需的全球公共产品的作用。”

另一方面，本次研究中，硕士研究生 Shin Yeneun 作为第一作者，教授 Oh Hyeyeon 与教授 Jeon Haewon 作为共同通讯作者参与。研究成果近日以审稿前公开论文（preprint）的形式，发表在地球科学模型开发专业学术期刊《Geoscientific Model Development》上。