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“实时”天气预报可以借助人工智能来实现?

2020年01月17日 13:33 次阅读

天气与人们的日常生活息息相关。准确的天气预报可以告知人们是否应该重新安排周末的出游计划,也能让即将遭遇台风的人即时撤离危险区域。但是,要进行准确的天气预报,尤其是对每小时都在变化的天气进行预测,挑战巨大。

本周,谷歌在自己的官方博客上发表了最新一项研究,该研究利用谷歌自己训练的人工智能(AI)模型,能够大大增强“实时”天气预报的能力。

谷歌称,这项工作尚处早期阶段,目前也未商业化,但研究结果令人满意。在这篇尚未经过同行审议通过的论文中,谷歌研究员介绍了他们如何利用人工智能模型,仅耗时数分钟时间,提前6小时实现了一公里范围内准确的降雨预测。

仅用数分钟的计算时间能提前6小时实现降雨预测,这与目前的天气预报水平相比,有了巨大的提升。谷歌研究人员表示,快速的预测有着极大的现实意义,这将有效适应气候变化,特别是极端天气状况下,快速预测会是一个非常重要的工具。同时,短期预测对于某些危机规避非常重要,合适运用能够有效避免生命和财产损失。

那么这样的速度是怎么来的?研究人员将他们的预测方法与目前两种主流的预测方法进行了对比:光流法(通过观察云的运动现象)以及模拟法(创建物理上的天气系统模拟)。

“实时”天气预报可以借助人工智能来实现?

这些传统方法面临的问题在于计算量极为庞大,尤其是模拟法需要计算大量的物理效果。比如美国联邦机构为天气预报所做的模拟,每天需要处理来自不同气象站多达100TB的数据量,并且需要花费数小时在昂贵的超级计算机上进行模拟。按照一次计算6小时算,一天顶多也只能计算3-4次。

相比之下,谷歌的方法并不需要进行复杂的天气建模,而是通过对雷达接收到的信息进行分析预测。研究人员用了美国国家海洋和大气管理局(NOAA)在2017 -2019年间在美国附近收集的历史雷达数据来训练他们的人工智能模型。

谷歌研究人员称,他们的方法与使用相同数据的现有的三种方法一样好甚至还要更好。但是人工智能模型在预测6小时以上的远期预测时表现就不那么灵敏了。

目前来看这是机器学习在天气预报中的最佳应用:快速的进行短期预测,而较长时间的预测交给功能更强大的模型,像NOAA可以创建出10天的天气预报。

尽管人工智能还未在天气预报领域中有实际的应用,但除了谷歌外,还有其他公司在探索,包括IBM和孟山都等。

责任编辑:ct

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