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    谷歌稱新的人工智能模型允許幾乎即時的天氣預(yù)報

    2021-09-04 04:22:05 來源: 用戶: 

    天氣預(yù)報是眾所周知的難點(diǎn),但近年來,專家建議機(jī)器學(xué)習(xí)可以更好地幫助區(qū)分陽光和雨夾雪。最新參與的谷歌本周在一篇博客文章中分享了一項(xiàng)新的研究,稱它可以“幾乎立即”預(yù)測天氣。

    這項(xiàng)工作仍處于初始階段,尚未納入任何商業(yè)系統(tǒng),但早期結(jié)果似乎很有希望。在這篇同行評議的論文中,谷歌研究人員描述了他們?nèi)绾瓮ㄟ^分辨率為1公里的“分鐘”計算提前6小時生成準(zhǔn)確的降雨量預(yù)測。

    與現(xiàn)有技術(shù)相比,這是一個很大的改進(jìn),生成預(yù)測可能需要幾個小時,盡管它們是在更長的時間周期內(nèi)完成的,并且生成更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

    研究人員表示,快速預(yù)測將是“有效適應(yīng)氣候變化,尤其是極端天氣所需的基本工具”。他們表示,在一個日益被不可預(yù)測的天氣模式所主導(dǎo)的世界里,短期預(yù)測對于“危機(jī)管理和減少生命財產(chǎn)損失”至關(guān)重要。

    與傳統(tǒng)的預(yù)測技術(shù)相比,谷歌的方法提供的最大優(yōu)勢是速度。該公司的研究人員將他們的工作與現(xiàn)有的兩種方法進(jìn)行了比較:光流(O F)預(yù)測(觀察云的運(yùn)動和其他現(xiàn)象)和模擬預(yù)測(根據(jù)物理學(xué)創(chuàng)建詳細(xì)的天氣系統(tǒng)模擬)。

    這些老方法——,特別是基于物理的模擬——的問題是,它們的計算強(qiáng)度非常高。例如,美國聯(lián)邦天氣預(yù)報局進(jìn)行的模擬每天必須處理多達(dá)100兆字節(jié)的氣象站數(shù)據(jù),在昂貴的超級計算機(jī)上運(yùn)行需要幾個小時。

    谷歌軟件工程師杰森?Jason Hickey在一篇博文中寫道:“如果計算一個預(yù)測需要6個小時,那么一天只允許3-4次,而預(yù)測是基于6個小時的數(shù)據(jù)做出的,這會限制我們對目前正在發(fā)生的事情的理解。

    相比之下,谷歌的方法將在幾分鐘內(nèi)產(chǎn)生結(jié)果,因?yàn)樗鼈儾⒉辉噲D模擬復(fù)雜的天氣系統(tǒng),而是預(yù)測簡單的雷達(dá)數(shù)據(jù)作為降雨量的代理。

    該公司的研究人員基于美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)從2017年至2019年收集的歷史雷達(dá)數(shù)據(jù),訓(xùn)練了他們的人工智能模型。他們說,他們的預(yù)測與現(xiàn)有的三種方法一樣好,或者基于相同的數(shù)據(jù)更好,盡管他們的模型在試圖提前6個多小時預(yù)測時比其他方法表現(xiàn)更好。

    這似乎是機(jī)器學(xué)習(xí)在天氣預(yù)報中的一個好地方:做出快速和短期的預(yù)測,同時將更長的預(yù)測留給更強(qiáng)大的模型。例如,NOAA的天氣模型可以提前10天做出預(yù)測。

    雖然我們還沒有看到人工智能對天氣預(yù)報的全面影響,但許多其他公司也在研究這個領(lǐng)域,包括IBM和孟山都。此外,正如谷歌研究人員指出的那樣,隨著我們感受到氣候變化的影響,這樣的預(yù)測技術(shù)只會在我們的日常生活中變得更加重要。

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