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第8章（第1页）

孟镜年想了想：「你希望实现什麽样的功能？」

「基於神经网络算法，构建一个自己的算法模型。」

「对准确率有要求吗？是短期预测还是中期预测？」

「一天至一周之内的结果预测，准确率当然是越高越好。」

「短期预测与中期预测，其实是两个不同的研究方向。」孟镜年斟酌措辞，「一一，我绝对相信你的能力，但要实现如你所说的，单独构建一种人工智慧算法，并且实现尽可能准确的天气预报，这对於一个本科生而言，可能有些超纲了。事实上，这是世界上顶级的人工智慧团队正在攻克的难题。」

林檎并未受打击，「可以告诉我难点具体在哪些方面吗？」

「解释起来可能有些枯燥。」

「没关系。了解得越多，我越能知道怎麽入手——如果不耽误你时间的话。」

「这倒不会。」孟镜年笑说。

他合上笔记本，递还给林檎，从一旁拿过一叠A4纸，和一支红色原子笔。

「我们通常所说的大气，实际由压力丶密度丶风速丶温度丶湿度这7个物理量构成。」孟镜年在白纸上，写下这几个物理量的简写。

「7个？」

「风速有z丶v和x三个方向，所以加起来是7个。」

林檎点头，示意她跟上了，他可以继续往下说。

「状态方程丶热力学和水汽方程丶连续方程以及基於流体力学的运动方程——这是个矢量方程，可以拆成三个方向的单独公式——这样一共七个方程，构成了大气运动的基本方程组。理论上，只要知道上述7个物理量的初始值，带入方程组，就能算出任一时刻的大气状况。」

林檎目不转睛地盯着孟镜年在空白纸上的板书，或许为了跟上解说速度，他写字要比平常潦草一些，但仍然是好看的。

「这就是现在天气预报的原理吗？」林檎问。

「不完全是。一一你们学了微积分吗？」

「学了。数学是我们的核心课程之一。」

孟镜年点点头，「这7个方程，其中有5个是非线性偏微分方程。非线性偏微分方程的求解，是公认的学术难题。」

林檎点头：「三体问题就是非线性偏微分方程。」

「三体问题仅仅三个质点就无法求解，而大气运动是一个极为复杂的混沌系统，其质点有无数个。」

「所谓的蝴蝶效应？」

「可以这样理解。」

「那现在的天气预报是怎麽做的？」

「目前主流的天气预报是数值模拟，就是将连续的空间和时间离散化，按照经纬度，把空间划分成一个个网格……」

或许担心不好理解，孟镜年另取了一张空白A4纸，「拿热传导方程举例，传统方法是找到解，带入时间，就可以求得任一时间的温度。但数值模拟的做法，是选取有限个点，以时间间隔往後推算後续的温度。」

在纸上做演算示范时，孟镜年看了林檎一眼。

读博自然不乏给导师做助教的机会，尤其他的导师还是一院之长，教学之外，更有其他职务与非职务性工作，忙得分身乏术。孟镜年做助教时观察过院里学生，大抵只有三分之一在认真听讲。他也是学生过来的，见怪不怪，也无意干涉谁在睡觉，谁又在正大光明刷手机。

虽然往後必然也会走上教学这条路，可他心里清楚自己并不那麽适合做老师，因为心底深处有些厌恶懒惰和愚蠢，老师的基本素质却是诲人不倦。他并不是一个有耐心的人，只不过善於伪装罢了。

而林檎，却比课堂上最认真的学生还要认真，仿佛他讲的内容真有那样精彩一样。

孟镜年稍有分神，直到林檎抬头看了他一眼，他继续说：「……要实现精准的数值模拟天气预报，需要极其庞大的计算量，欧洲气象中心的IFS系统，一次预测，需要三小时，15亿次的运算。」

林檎自然懂得这是怎样一个概念——要拿她这台笔记本电脑做同样的运算，估计得花上100年。

「受限於算力的影响，人工智慧确实是未来突破的方向。前一阵英伟达刚刚发布了一个AI气象模型，一一你关注过吗？」

林檎点头：「Fouret。不过我看报导，它虽然空间解析度很高，运算速度很快，但是准确率并不高。原因似乎是天气预报是一个三维的系统，而Fouret只训练了二维的数据。我查了一些资料，但还是没有搞清楚三维的难点在哪里。」

「或许因为三维的高度层是等压层而非等高层，等压层受纬度以及具体海拔的影响，没有一个特定的规律，转化为数据之後很难进行修正。难点就是，如何利用算法，消除这样的误差。当然这只是我的一个判断，算法层面是人工智慧的领域，就不是我的长项了。」

孟镜年将红色原子笔放了下来。

林檎瞧着满满两页纸的内容，她一个自己专业课都似听非听的人，却完完整整地听完了孟镜年的这一堂课，「……确实是我把这个问题想得太简单了。」

「我相信未来的你一定能解决这个难题，构建一个绝对精准的AI算法模型。」

「到时候发Nature，我让你挂个二作。」

「那我拭目以待。」孟镜年声音带笑。

林檎也笑了一声。

孟镜年看见这一闪而逝的笑容，难免有些意外。林檎是个不怎麽喜欢笑的人，虽然她并不难相处，但总是面无表情的一张脸，足以劝退所有意图接近的人。<="<hr>

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