谷歌说，新的人工智能模型允许“几乎即时”的天气预报

天气预报是出了名的困难，但是最近几年专家们提出机器学习可以更好地帮助把阳光从雨夹雪中分离出来。谷歌是最新一家参与其中的公司，本周在一篇博客文章中分享了新的研究成果，称该研究可以实现“几乎即时”的天气预报。...

天气预报是出了名的困难，但是最近几年专家们提出机器学习可以更好地帮助把阳光从雨夹雪中分离出来。谷歌是最新一家参与其中的公司，本周在一篇博客文章中分享了新的研究成果，称该研究可以实现“几乎即时”的天气预报。

这项工作尚处于早期阶段，尚未被整合到任何商业系统中，但早期的结果看起来很有希望。在这篇非同行评议的论文中，谷歌的研究人员描述了他们是如何通过“几分钟”的计算，以1公里的分辨率提前6小时生成准确的降雨预测的。

与现有技术相比，这是一个很大的改进，现有技术可能需要数小时才能生成预测，尽管它们需要更长的时间段才能生成更复杂的数据。

研究人员说，快速预测将是“有效适应气候变化，特别是极端天气所需的一个必要工具。” 他们说，在一个越来越受不可预测天气模式支配的世界，短期预测对“危机管理，减少生命财产损失。”

与传统的预测技术相比，谷歌的方法提供的最大优势是速度。该公司的研究人员将他们的工作与现有的两种方法进行了比较：光流（OF）预测，它观察云层等现象的运动；模拟预测，它创建了详细的基于物理的天气系统模拟。

这些老方法的问题——特别是基于物理的模拟——是它们的计算量非常大。例如，美国联邦机构为天气预报所做的模拟，每天必须处理来自气象站的高达100兆字节的数据，并在昂贵的超级计算机上运行数小时。

谷歌软件工程师Jason Hickey在博客中写道：“如果计算一个预测需要6个小时，那么每天只能运行3-4次，结果是基于6个多小时的旧数据进行预测，这限制了我们对当前情况的了解。”。

相比之下，谷歌的方法只需几分钟就可以得出结果，因为它们不试图模拟复杂的天气系统，而是通过简单的雷达数据来预测降雨。

该公司的研究人员根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）在2017年至2019年期间在毗邻的美国收集的历史雷达数据，训练了他们的人工智能模型。他们表示，他们的预测结果与现有的三种利用同一数据进行预测的方法一样好或更好，不过，他们的模型在尝试提前6个多小时进行预测时表现更佳。

这似乎是目前天气预报机器学习的最佳时机：快速做出短期预报，同时将更长的预报留给更强大的模型。例如，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的天气模型可以提前10天生成天气预报。

虽然我们还没有看到人工智能对天气预报的全面影响，但许多其他公司也在调查这一领域，包括IBM和孟山都。而且，正如谷歌的研究人员指出的那样，随着我们感受到气候变化的影响，这种预测技术只会在我们的日常生活中变得更加重要。

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