當(dāng)你早上起床想知道今天要不要帶雨傘時(shí),你可能會(huì)看看手機(jī)上的天氣預(yù)報(bào)。但你有沒(méi)有想過(guò),這些預(yù)報(bào)是怎么來(lái)的?傳統(tǒng)的天氣預(yù)報(bào)就像是讓一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)模擬整個(gè)地球的大氣層運(yùn)動(dòng),需要消耗巨大的能源和時(shí)間?,F(xiàn)在,谷歌DeepMind的研究團(tuán)隊(duì)帶來(lái)了一個(gè)革命性的解決方案——他們開發(fā)了一個(gè)叫做GenCast的人工智能系統(tǒng),能夠像天氣專家一樣準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)七天的天氣,但速度卻快得驚人。
這項(xiàng)突破性研究由谷歌DeepMind的Ilan Price、Alvaro Sanchez-Gonzalez等科學(xué)家團(tuán)隊(duì)完成,于2024年12月發(fā)表在《Science》期刊上。有興趣深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者可以通過(guò)DOI: 10.1126/science.adr2714訪問(wèn)完整論文。這項(xiàng)研究首次證明了人工智能可以在天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性上全面超越傳統(tǒng)的數(shù)值模擬方法,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了顛覆性的變化。
天氣預(yù)報(bào)一直是人類試圖征服自然的重要戰(zhàn)場(chǎng)之一。傳統(tǒng)的天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)就像是建造了一個(gè)虛擬的地球,需要把大氣層分割成無(wú)數(shù)個(gè)小格子,然后計(jì)算每個(gè)格子里的溫度、濕度、風(fēng)速等參數(shù)如何隨時(shí)間變化。這個(gè)過(guò)程極其復(fù)雜,就好比要模擬一鍋沸騰的湯里每一個(gè)氣泡的運(yùn)動(dòng)軌跡。因此,傳統(tǒng)系統(tǒng)需要使用世界上最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī),耗費(fèi)大量電力,而且計(jì)算一次七天預(yù)報(bào)可能需要幾個(gè)小時(shí)。
GenCast的出現(xiàn)徹底改變了這個(gè)游戲規(guī)則。它不再試圖模擬大氣的物理過(guò)程,而是學(xué)會(huì)了從歷史天氣數(shù)據(jù)中找到規(guī)律,就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的老船長(zhǎng)能夠通過(guò)觀察云彩和風(fēng)向來(lái)預(yù)測(cè)海上的天氣變化。這個(gè)AI系統(tǒng)經(jīng)過(guò)了四十年的歷史天氣數(shù)據(jù)訓(xùn)練,學(xué)會(huì)了識(shí)別天氣模式的微妙變化,能夠預(yù)測(cè)這些模式將如何演變。
一、GenCast的工作原理:從天氣歷史中學(xué)習(xí)智慧
GenCast的核心技術(shù)基于一種叫做"擴(kuò)散模型"的人工智能方法。你可以把這個(gè)過(guò)程想象成一個(gè)逆向的過(guò)程:就像看著一張被撕碎的照片,通過(guò)理解照片碎片之間的關(guān)系,重新組合出完整的圖像。GenCast首先學(xué)習(xí)如何從隨機(jī)的噪聲中"去除雜質(zhì)",逐步恢復(fù)出真實(shí)的天氣狀態(tài)。
這個(gè)AI系統(tǒng)的訓(xùn)練過(guò)程就像培養(yǎng)一位天氣大師。研究團(tuán)隊(duì)使用了歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心從1979年到2018年的再分析數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)就像是過(guò)去四十年地球天氣的完整"日記"。GenCast通過(guò)學(xué)習(xí)這些歷史記錄,掌握了季節(jié)變化、氣候模式、極端天氣事件等各種天氣現(xiàn)象的規(guī)律。它不僅學(xué)會(huì)了春夏秋冬的正常變化,還掌握了厄爾尼諾現(xiàn)象、季風(fēng)、颶風(fēng)等復(fù)雜天氣系統(tǒng)的行為模式。
更令人驚訝的是,GenCast采用了一種叫做"概率性預(yù)報(bào)"的方法。傳統(tǒng)的天氣預(yù)報(bào)通常只給出一個(gè)確定的結(jié)果,比如"明天氣溫25度"。但GenCast能夠生成多種可能的天氣情景,就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生不僅告訴你最可能的診斷結(jié)果,還會(huì)列出其他可能性及其概率。這種方法能夠更好地反映天氣系統(tǒng)的內(nèi)在不確定性,為決策者提供更全面的信息。
在具體操作上,GenCast使用了一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),能夠同時(shí)處理全球范圍內(nèi)不同高度層的大氣信息。它把地球表面劃分成大約一百萬(wàn)個(gè)格點(diǎn),每個(gè)格點(diǎn)包含溫度、濕度、風(fēng)速、氣壓等多個(gè)變量。這個(gè)AI系統(tǒng)能夠同時(shí)考慮這些變量之間的復(fù)雜相互作用,就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的指揮家能夠協(xié)調(diào)管弦樂(lè)團(tuán)中每個(gè)樂(lè)器的演奏。
二、性能對(duì)比:AI天氣預(yù)報(bào)員戰(zhàn)勝傳統(tǒng)模擬系統(tǒng)
為了驗(yàn)證GenCast的能力,研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一場(chǎng)史無(wú)前例的"天氣預(yù)報(bào)大比拼"。他們選擇了2019年的365天作為測(cè)試期,讓GenCast與目前世界上最先進(jìn)的傳統(tǒng)天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)——?dú)W洲中期天氣預(yù)報(bào)中心的綜合預(yù)報(bào)系統(tǒng)進(jìn)行直接對(duì)決。
結(jié)果令人震驚。在總共1320個(gè)不同的天氣指標(biāo)測(cè)試中,GenCast在97.2%的情況下都表現(xiàn)得比傳統(tǒng)系統(tǒng)更好。這就好比兩位象棋大師下了一千多盤棋,其中一位在97%的對(duì)局中都獲得了勝利。這種壓倒性的優(yōu)勢(shì)證明了AI方法在天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域的巨大潛力。
更具體地說(shuō),GenCast在預(yù)測(cè)地表溫度、海平面氣壓、風(fēng)速等關(guān)鍵天氣要素方面都展現(xiàn)出了卓越的準(zhǔn)確性。特別是在預(yù)測(cè)未來(lái)三到七天的天氣時(shí),GenCast的優(yōu)勢(shì)更加明顯。傳統(tǒng)系統(tǒng)在長(zhǎng)期預(yù)報(bào)中往往會(huì)出現(xiàn)較大的誤差累積,就像玩?zhèn)髟捰螒蛞粯?,信息傳遞得越遠(yuǎn),失真就越嚴(yán)重。但GenCast通過(guò)學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期模式,能夠更好地保持預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。
在極端天氣事件的預(yù)報(bào)方面,GenCast同樣表現(xiàn)出色。研究團(tuán)隊(duì)特別測(cè)試了它對(duì)熱帶氣旋(臺(tái)風(fēng)和颶風(fēng))路徑的預(yù)測(cè)能力。結(jié)果顯示,GenCast不僅能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)這些強(qiáng)風(fēng)暴的移動(dòng)路徑,還能較好地估計(jì)它們的強(qiáng)度變化。這對(duì)于災(zāi)害防護(hù)和應(yīng)急管理具有重要意義,因?yàn)闇?zhǔn)確的臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)能夠挽救無(wú)數(shù)生命和財(cái)產(chǎn)。
研究還發(fā)現(xiàn),GenCast在不同地理區(qū)域和不同季節(jié)的表現(xiàn)都很穩(wěn)定。無(wú)論是熱帶地區(qū)的季風(fēng),還是極地的寒流,無(wú)論是夏季的雷暴,還是冬季的暴雪,GenCast都能保持較高的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性。這種全面的適應(yīng)能力證明了AI方法的強(qiáng)大泛化能力。
三、計(jì)算效率革命:從小時(shí)級(jí)到分鐘級(jí)的跨越
除了準(zhǔn)確性的提升,GenCast在計(jì)算效率方面的表現(xiàn)更是令人驚嘆。傳統(tǒng)的天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)需要使用裝有幾千個(gè)處理器的超級(jí)計(jì)算機(jī),運(yùn)行幾個(gè)小時(shí)才能完成一次全球七天天氣預(yù)報(bào)。而GenCast只需要使用一臺(tái)配備了谷歌張量處理單元的機(jī)器,在8分鐘內(nèi)就能完成同樣的任務(wù)。
這種效率的提升就像從馬車時(shí)代跨越到了高速鐵路時(shí)代。傳統(tǒng)方法就像是用馬車運(yùn)輸貨物,雖然能夠到達(dá)目的地,但速度慢、成本高。而GenCast就像高速列車,不僅速度快,能耗也相對(duì)較低。這種巨大的效率提升為天氣預(yù)報(bào)的普及和實(shí)時(shí)應(yīng)用開辟了新的可能性。
更重要的是,GenCast的高效率使得更頻繁的天氣預(yù)報(bào)更新成為可能。傳統(tǒng)系統(tǒng)由于計(jì)算成本高昂,通常一天只能更新幾次預(yù)報(bào)。而GenCast的快速計(jì)算能力意味著可以實(shí)現(xiàn)近實(shí)時(shí)的天氣預(yù)報(bào)更新,為決策者提供最新的氣象信息。
這種計(jì)算效率的提升還帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)效益。運(yùn)行傳統(tǒng)天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)需要巨大的基礎(chǔ)設(shè)施投入和電力消耗。而GenCast相對(duì)較低的計(jì)算需求意味著更多的國(guó)家和機(jī)構(gòu)能夠負(fù)擔(dān)得起高質(zhì)量的天氣預(yù)報(bào)服務(wù),有助于縮小全球氣象服務(wù)的數(shù)字鴻溝。
四、技術(shù)創(chuàng)新:概率性預(yù)報(bào)的新視角
GenCast的一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新是引入了概率性預(yù)報(bào)的概念。傳統(tǒng)的天氣預(yù)報(bào)通常給出確定性的結(jié)果,比如"明天降雨概率60%"。但這種表達(dá)方式往往無(wú)法充分反映天氣系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性。
GenCast采用了一種更加精妙的方法。它能夠生成多個(gè)可能的天氣情景,每個(gè)情景都是基于當(dāng)前大氣狀態(tài)的合理演變。這就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的chess大師不僅考慮最可能的走法,還會(huì)分析其他幾種重要的可能性。這種多情景預(yù)報(bào)為決策者提供了更豐富的信息,有助于制定更好的應(yīng)對(duì)策略。
舉個(gè)例子,當(dāng)預(yù)測(cè)一場(chǎng)重要的戶外活動(dòng)是否會(huì)遇到降雨時(shí),GenCast不僅會(huì)告訴你最可能的天氣狀況,還會(huì)提供其他幾種可能的情景及其發(fā)生概率?;顒?dòng)組織者可以根據(jù)這些信息制定相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案,比如準(zhǔn)備雨具或安排室內(nèi)備選場(chǎng)地。
這種概率性方法在極端天氣預(yù)警中特別有價(jià)值。當(dāng)預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)暴風(fēng)雨或極端高溫時(shí),GenCast能夠提供這些事件發(fā)生的概率分布,幫助相關(guān)部門評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)并制定相應(yīng)的防護(hù)措施。這種精細(xì)化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能夠避免不必要的恐慌,同時(shí)確保在真正需要時(shí)采取及時(shí)有效的防護(hù)行動(dòng)。
五、實(shí)際應(yīng)用前景:從科研到生活的全面覆蓋
GenCast的成功不僅僅是學(xué)術(shù)研究的突破,更為實(shí)際應(yīng)用開辟了廣闊的前景。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,準(zhǔn)確的天氣預(yù)報(bào)對(duì)于作物種植、灌溉管理、病蟲害防治等都至關(guān)重要。農(nóng)民可以根據(jù)GenCast提供的精確預(yù)報(bào)來(lái)安排播種時(shí)間、調(diào)整灌溉計(jì)劃,從而提高農(nóng)作物產(chǎn)量并減少損失。
在能源行業(yè),GenCast的應(yīng)用前景同樣令人期待。風(fēng)力發(fā)電和太陽(yáng)能發(fā)電的效率高度依賴于天氣條件。準(zhǔn)確的風(fēng)速和日照預(yù)報(bào)能夠幫助電力公司優(yōu)化發(fā)電計(jì)劃,提高可再生能源的利用效率。同時(shí),對(duì)極端天氣的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)也有助于保護(hù)電力設(shè)施,避免由于惡劣天氣造成的大規(guī)模停電事故。
在交通運(yùn)輸領(lǐng)域,GenCast能夠?yàn)楹娇?、海運(yùn)、道路運(yùn)輸提供更準(zhǔn)確的天氣信息。飛行員可以根據(jù)精確的風(fēng)向風(fēng)速預(yù)報(bào)優(yōu)化飛行路線,提高飛行安全性和燃油效率。海上運(yùn)輸可以根據(jù)波浪和風(fēng)暴預(yù)報(bào)調(diào)整航行計(jì)劃,避開惡劣海況。道路運(yùn)輸部門可以根據(jù)降雪、結(jié)冰等預(yù)報(bào)及時(shí)采取防滑措施,保障行車安全。
在應(yīng)急管理方面,GenCast的高精度預(yù)報(bào)能力為災(zāi)害防護(hù)提供了強(qiáng)有力的支持。政府部門可以根據(jù)更準(zhǔn)確的極端天氣預(yù)報(bào)提前部署救援資源,組織人員疏散,最大程度地減少生命財(cái)產(chǎn)損失。這種預(yù)防性的災(zāi)害管理策略比事后救援更加經(jīng)濟(jì)有效。
對(duì)于普通民眾來(lái)說(shuō),GenCast技術(shù)的普及將帶來(lái)更準(zhǔn)確、更個(gè)性化的天氣服務(wù)。人們可以獲得更精確的本地天氣預(yù)報(bào),更好地安排日常生活和出行計(jì)劃。特別是對(duì)于戶外工作者、運(yùn)動(dòng)愛好者、旅游者等對(duì)天氣敏感的群體,高質(zhì)量的天氣預(yù)報(bào)能夠顯著提升生活質(zhì)量和安全性。
六、面臨的挑戰(zhàn)與局限性
盡管GenCast展現(xiàn)出了令人印象深刻的性能,但這項(xiàng)技術(shù)仍然面臨一些挑戰(zhàn)和局限性。首先是數(shù)據(jù)依賴性問(wèn)題。GenCast的訓(xùn)練需要大量高質(zhì)量的歷史天氣數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)在全球范圍內(nèi)的分布并不均勻。一些發(fā)展中國(guó)家和偏遠(yuǎn)地區(qū)的觀測(cè)數(shù)據(jù)相對(duì)稀少,可能會(huì)影響AI模型在這些地區(qū)的預(yù)報(bào)精度。
另一個(gè)挑戰(zhàn)是極端事件的預(yù)報(bào)。雖然GenCast在大多數(shù)情況下表現(xiàn)優(yōu)異,但對(duì)于一些罕見的極端天氣事件,由于歷史數(shù)據(jù)中的樣本較少,AI模型可能無(wú)法充分學(xué)習(xí)這些事件的特征。氣候變化正在導(dǎo)致一些前所未有的極端天氣模式出現(xiàn),這對(duì)基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI系統(tǒng)構(gòu)成了挑戰(zhàn)。
技術(shù)解釋性也是一個(gè)需要關(guān)注的問(wèn)題。傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)基于明確的物理方程,科學(xué)家可以理解預(yù)報(bào)結(jié)果產(chǎn)生的物理原因。而AI模型往往被稱為"黑箱",很難解釋它為什么做出某個(gè)特定的預(yù)測(cè)。這種缺乏可解釋性的特點(diǎn)可能會(huì)限制AI天氣預(yù)報(bào)在一些需要深入理解物理機(jī)制的應(yīng)用場(chǎng)景中的使用。
計(jì)算資源的可獲得性是另一個(gè)現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。雖然GenCast比傳統(tǒng)方法更高效,但它仍然需要專門的AI硬件支持。對(duì)于一些資源有限的氣象機(jī)構(gòu),獲得和維護(hù)這些設(shè)備可能存在困難。這可能會(huì)在全球范圍內(nèi)造成新的技術(shù)鴻溝。
七、未來(lái)發(fā)展方向與展望
GenCast的成功為AI在天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用開啟了新的篇章,但這僅僅是開始。研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在考慮進(jìn)一步的改進(jìn)方向。一個(gè)重要的發(fā)展方向是提高模型的空間分辨率。目前GenCast的分辨率大約是28公里,而未來(lái)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)公里級(jí)甚至更高的分辨率,為城市氣象、山區(qū)天氣等局地預(yù)報(bào)提供更精確的服務(wù)。
集成多源數(shù)據(jù)是另一個(gè)重要的發(fā)展方向。除了傳統(tǒng)的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù),衛(wèi)星遙感、雷達(dá)觀測(cè)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等新型數(shù)據(jù)源正在快速發(fā)展。將這些多樣化的數(shù)據(jù)源整合到AI模型中,有望進(jìn)一步提升預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。
實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)能力的發(fā)展也備受關(guān)注。目前的AI模型主要基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,但未來(lái)的系統(tǒng)可能具備持續(xù)學(xué)習(xí)的能力,能夠從新的觀測(cè)數(shù)據(jù)中不斷更新和改進(jìn)自己的預(yù)報(bào)能力。這種自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制將使AI天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)能夠更好地應(yīng)對(duì)氣候變化帶來(lái)的新挑戰(zhàn)。
跨學(xué)科融合是另一個(gè)重要趨勢(shì)。天氣預(yù)報(bào)與海洋學(xué)、水文學(xué)、生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域的結(jié)合將產(chǎn)生更大的應(yīng)用價(jià)值。例如,結(jié)合海洋模型的AI系統(tǒng)可能在季節(jié)性氣候預(yù)測(cè)方面取得突破,而結(jié)合生態(tài)模型的系統(tǒng)可能為農(nóng)業(yè)和林業(yè)提供更全面的環(huán)境預(yù)測(cè)服務(wù)。
國(guó)際合作的重要性也日益凸顯。天氣系統(tǒng)是全球性的,沒(méi)有國(guó)界之分。只有通過(guò)國(guó)際合作,共享數(shù)據(jù)和技術(shù),才能構(gòu)建真正全球化的AI天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)。這需要各國(guó)政府、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)的共同努力。
GenCast的出現(xiàn)標(biāo)志著我們正在進(jìn)入天氣預(yù)報(bào)的AI時(shí)代。這不僅僅是技術(shù)的革新,更是人類認(rèn)識(shí)和預(yù)測(cè)自然現(xiàn)象能力的重大躍升。從古代人類通過(guò)觀察動(dòng)物行為和自然現(xiàn)象來(lái)預(yù)測(cè)天氣,到現(xiàn)代利用衛(wèi)星和雷達(dá)進(jìn)行監(jiān)測(cè),再到今天使用人工智能進(jìn)行預(yù)報(bào),每一次技術(shù)進(jìn)步都讓我們更好地理解和適應(yīng)自然環(huán)境。
說(shuō)到底,GenCast代表的不僅僅是一項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新,更是人類智慧與自然規(guī)律的深度融合。它讓我們看到了AI技術(shù)在解決復(fù)雜科學(xué)問(wèn)題方面的巨大潛力,同時(shí)也提醒我們需要在技術(shù)發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用之間找到最佳的平衡點(diǎn)。隨著這項(xiàng)技術(shù)的不斷完善和普及,我們有理由期待一個(gè)天氣預(yù)報(bào)更加準(zhǔn)確、應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害更加從容的未來(lái)。對(duì)于每一個(gè)關(guān)心天氣、關(guān)注環(huán)境的普通人來(lái)說(shuō),這都意味著更好的生活質(zhì)量和更強(qiáng)的安全保障。有興趣了解更多技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者,可以通過(guò)查閱原始論文來(lái)深入探索這項(xiàng)激動(dòng)人心的科學(xué)突破。
Q&A
Q1:GenCast比傳統(tǒng)天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)到底好在哪里?
A:GenCast在準(zhǔn)確性和效率兩個(gè)方面都大幅超越了傳統(tǒng)系統(tǒng)。在1320項(xiàng)測(cè)試中,它有97.2%的指標(biāo)都比目前最先進(jìn)的歐洲天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)表現(xiàn)更好。同時(shí),傳統(tǒng)系統(tǒng)需要超級(jí)計(jì)算機(jī)運(yùn)行幾個(gè)小時(shí),而GenCast只需要8分鐘就能完成同樣的七天全球天氣預(yù)報(bào),效率提升了幾十倍。
Q2:GenCast的概率性預(yù)報(bào)是什么意思?普通人怎么理解?
A:概率性預(yù)報(bào)就像給你提供多種可能的天氣情景,而不是只給一個(gè)確定答案。比如預(yù)測(cè)明天的天氣時(shí),GenCast不僅告訴你最可能是晴天,還會(huì)告訴你有20%可能下小雨,5%可能有雷暴。這樣你就能根據(jù)不同情況做好相應(yīng)準(zhǔn)備,比如帶傘或調(diào)整戶外活動(dòng)計(jì)劃。
Q3:普通人什么時(shí)候能用上GenCast這樣的AI天氣預(yù)報(bào)?
A:目前GenCast還處于研究階段,谷歌DeepMind正在與氣象機(jī)構(gòu)合作推廣這項(xiàng)技術(shù)。預(yù)計(jì)未來(lái)幾年內(nèi),這種AI技術(shù)會(huì)逐步整合到各國(guó)的氣象服務(wù)中。普通用戶可能會(huì)通過(guò)天氣應(yīng)用程序間接體驗(yàn)到這種技術(shù)帶來(lái)的更準(zhǔn)確預(yù)報(bào),但具體普及時(shí)間還取決于各地氣象部門的技術(shù)更新進(jìn)度。
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