對(duì)人類來說，時(shí)間一直是最大的敵人，超越時(shí)間一直是人類的夢(mèng)想，「預(yù)測未來」就是人類想要超越時(shí)間的一種方式。天氣預(yù)報(bào)就是生活中最常見的一種「預(yù)測未來」，但就像剛才說的，預(yù)測天氣同樣也是非常困難的一件事。而現(xiàn)在來看， AI 或許是一件能夠大大增強(qiáng)天氣預(yù)報(bào)功能性的工具。
▲ 圖片來自：British Council Learn English
Google 最近在官方的博客中分享了一項(xiàng)新的研究，該研究聲稱 Google 實(shí)現(xiàn)了「近乎實(shí)時(shí)」的天氣預(yù)報(bào)。
不過這項(xiàng)工作還處于早期階段，目前也尚未集成到任何的商業(yè)系統(tǒng)中，但早期的研究結(jié)果還是顯示出了很大的希望。在這篇并未經(jīng)過行業(yè)專家評(píng)論過的論文中表示，Goolge 的研究人員描述了他們是如何通過僅僅數(shù)分鐘的計(jì)算時(shí)間，以一公里的范圍提前 6 小時(shí)實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確的降雨預(yù)測。
數(shù)分鐘的計(jì)算時(shí)間相比目前是一個(gè)巨大的提升，按照現(xiàn)有的技術(shù)可能需要數(shù)個(gè)小時(shí)的計(jì)算才能生成預(yù)測，盡管它們用了更長的時(shí)間生成了更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。
研究人員表示，快速的預(yù)測有著極大的現(xiàn)實(shí)意義，這將有效適應(yīng)氣候變化，特別是極端天氣狀況下，快速預(yù)測會(huì)是一個(gè)非常重要的工具。短期預(yù)測對(duì)于某些危機(jī)規(guī)避有著很高的重要性，合適運(yùn)用能夠有效避免生命和財(cái)產(chǎn)損失。
Google 的預(yù)測最大優(yōu)勢(shì)就是速度，然而這樣的速度是怎么來的呢?研究人員將他們的預(yù)測方法與目前兩種主流的預(yù)測方法進(jìn)行了對(duì)比：光流法(通過觀察云這樣的現(xiàn)象運(yùn)動(dòng))以及模擬法(創(chuàng)建物理上的天氣系統(tǒng)模擬)。
這些傳統(tǒng)方法面臨的問題在于計(jì)算量極為龐大，尤其是模擬法需要計(jì)算大量的物理效果。像美國聯(lián)邦機(jī)構(gòu)為天氣預(yù)報(bào)所做的模擬，每天需要處理來自不同氣象站多達(dá) 100TB 的數(shù)據(jù)量，并且需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)在昂貴的超級(jí)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行模擬。按照一次計(jì)算 6 小時(shí)算，一天頂多也只能計(jì)算 3-4 次。
相比之下 Google 的方法只需要數(shù)分鐘，因?yàn)樗鼈儾皇菄L試進(jìn)行復(fù)雜的天氣建模，而是通過對(duì)簡單的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算預(yù)測。研究人員使用了美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)在 2017 -2019 年間在美國附近收集的歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練他們的 AI 模型。
研究人員表示，他們的方法與使用相同數(shù)據(jù)的現(xiàn)有的三種方法一樣好甚至還要更好。但是該 AI 模型在預(yù)測 6 小時(shí)以上的遠(yuǎn)期預(yù)測時(shí)表現(xiàn)就不如人意了。目前來看這是機(jī)器學(xué)習(xí)在天氣預(yù)報(bào)中的最佳選擇：快速的進(jìn)行短期預(yù)測，而較長時(shí)間的預(yù)測交給功能更強(qiáng)大的模型，像 NOAA 可以創(chuàng)建出 10 天的天氣預(yù)報(bào)。
雖說目前還沒有看到 AI 在天氣預(yù)報(bào)中的實(shí)際應(yīng)用，但現(xiàn)在已經(jīng)有很多公司在進(jìn)行該領(lǐng)域的工作，包括 IBM 和 Monsanto 等一些我們所熟知的公司。就像 Google 的研究人員所說。隨著人類和氣候之間的相互影響，這種預(yù)測技術(shù)在未來會(huì)變得越來越重要。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
分享到微信 ×
打開微信，點(diǎn)擊底部的“發(fā)現(xiàn)”，
使用“掃一掃”即可將網(wǎng)頁分享至朋友圈。