谷歌說，新的人工智慧模型允許“幾乎即時”的天氣預報
天氣預報是出了名的困難，但是最近幾年專家們提出機器學習可以更好地幫助把陽光從雨夾雪中分離出來。谷歌是最新一家參與其中的公司，本週在一篇部落格文章中分享了新的研究成果，稱該研究可以實現“幾乎即時”的天氣預報。
這項工作尚處於早期階段，尚未被整合到任何商業系統中，但早期的結果看起來很有希望。在這篇非同行評議的論文中，谷歌的研究人員描述了他們是如何透過“幾分鐘”的計算，以1公里的解析度提前6小時生成準確的降雨預測的。
與現有技術相比，這是一個很大的改進，現有技術可能需要數小時才能生成預測，儘管它們需要更長的時間段才能生成更複雜的資料。
研究人員說，快速預測將是“有效適應氣候變化，特別是極端天氣所需的一個必要工具。” 他們說，在一個越來越受不可預測天氣模式支配的世界，短期預測對“危機管理，減少生命財產損失。”
與傳統的預測技術相比，谷歌的方法提供的最大優勢是速度。該公司的研究人員將他們的工作與現有的兩種方法進行了比較：光流（OF）預測，它觀察雲層等現象的運動；模擬預測，它建立了詳細的基於物理的天氣系統模擬。
這些老方法的問題——特別是基於物理的模擬——是它們的計算量非常大。例如，美國聯邦機構為天氣預報所做的模擬，每天必須處理來自氣象站的高達100兆位元組的資料，併在昂貴的超級計算機上執行數小時。
谷歌軟體工程師Jason Hickey在部落格中寫道：“如果計算一個預測需要6個小時，那麼每天只能執行3-4次，結果是基於6個多小時的舊資料進行預測，這限制了我們對當前情況的瞭解。”。
相比之下，谷歌的方法只需幾分鐘就可以得出結果，因為它們不試圖模擬複雜的天氣系統，而是透過簡單的雷達資料來預測降雨。
該公司的研究人員根據美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）在2017年至2019年期間在毗鄰的美國收集的歷史雷達資料，訓練了他們的人工智慧模型。他們表示，他們的預測結果與現有的三種利用同一資料進行預測的方法一樣好或更好，不過，他們的模型在嘗試提前6個多小時進行預測時表現更佳。
這似乎是目前天氣預報機器學習的最佳時機：快速做出短期預報，同時將更長的預報留給更強大的模型。例如，美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的天氣模型可以提前10天生成天氣預報。
雖然我們還沒有看到人工智慧對天氣預報的全面影響，但許多其他公司也在調查這一領域，包括IBM和孟山都。而且，正如谷歌的研究人員指出的那樣，隨著我們感受到氣候變化的影響，這種預測技術只會在我們的日常生活中變得更加重要。
- 發表於 2021-04-20 14:56
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