天气预报不可靠谷歌利用人工智能模型实现“实时”天气预报

天气预报不可靠？谷歌利用人工智能模型实现“实时”天气预报

天气与人们的日常生活密切相关。准确的天气预报可以通知人们是否应该重新安排周末旅行计划，还可以让即将遭遇台风的人们立即撤离危险地区。然而，做出准确的天气预报是一个巨大的挑战，尤其是每小时都在变化的天气。

本周，谷歌在其官方博客上发布了最新研究，该研究利用谷歌自己训练的人工智能模型，极大地增强了“实时”天气预报的能力。

谷歌称这项工作仍处于早期阶段，尚未商业化，但结果令人满意。在这篇未经同行审查和批准的论文中，谷歌研究人员介绍了他们如何使用人工智能模型提前6小时实现一公里内准确的降雨量预测，只需几分钟。

提前6小时预测降雨量只需几分钟，这比目前的天气预报水平有了很大的提高。谷歌研究人员表示，快速预测具有很大的现实意义，这将有效适应气候变化，特别是在极端天气条件下，快速预测将是一个非常重要的工具。同时，短期预测对于避免某些危机非常重要。正确的应用可以有效避免生命和财产的损失。

那么这个速度是如何产生的呢？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比较:光流法(通过观察云运动现象)和模拟法(通过创建物理天气系统模拟)。

这些传统方法面临的问题是计算量巨大，尤其是模拟方法需要计算大量的物理效应。例如，美国联邦机构需要处理来自不同气象站的高达100TB的数据，并花费数小时在昂贵的超级计算机上模拟天气预报。根据6小时的计算，一天最多只能计算3-4次。

相比之下，谷歌的方法不需要复杂的天气建模，而是分析和预测雷达接收到的信息。研究人员利用美国国家海洋和大气管理局(NOAA)在2017年至2019年间收集的历史雷达数据来训练他们的人工智能模型。

谷歌研究人员表示，他们的方法与使用相同数据的三种现有方法一样好，甚至更好。然而，人工智能模型在预测超过6小时的长期预测时并不那么敏感。

目前，这是机器学习在天气预报中的最佳应用:快速进行短期预报，并向更强大的模型提供长期预报，例如诺阿(NOAA)，它可以创建10天的天气预报。

虽然人工智能还没有应用于天气预报领域，但除了谷歌，其他公司也在探索，包括IBM和孟山都。

(本文来自澎湃新闻，请下载“澎湃新闻”应用程序获取更多原始信息)