〈鉅亨看世界〉用AI實現「即時」天氣預報

用AI實現「即時」天氣預報(圖片:AFP)
用AI實現「即時」天氣預報(圖片:AFP)

天氣預報非常困難,想要達到完全準確並即時的預報在技術上更是難以實現,不過,在近年來,有專家建議通過 AI 機器人學習來提升氣象預報的能力。美國科技巨頭谷歌 (GOOGL-US) 就在一項新研究報告中表示,有能力實現「近乎即時」的天氣預報。

儘管這項作業尚處於早期階段,並未集成到任何商業系統中,但初階段的研究結果顯示似乎很有希望達成及時的天氣預報。

谷歌的研究人員在報告中表示,他們能夠通過僅僅數分鐘的運算,以 1 公里的分辨率提前 6 小時生成準確的天氣預測。

與現有技術相比,這將是一大進步,如今科學家們需要數小時運算來生成預測數據,並需要更多的時間生成更複雜的數據。

研究人員表示,快速的天氣預測將成為「有效適應氣候變化,特別是極端天氣所需的基本工具。」在一個由難以預測天氣模式的世界中,短期預測對於危機的處理至關重要,有助於減少生命和財產損失。

與傳統的預測技術相比,谷歌的方法最大的優勢是速度,該公司研究人員將他們的工作與兩種現有方法進行了比較,分別是光流 (OF) 預測 (用於觀察雲一樣的運動現象)和模擬預測 (基於物理學的詳細天氣系統模擬)。

舊有的方法,尤其是基於物理學的模擬,主要問題在於運算量非常大。舉例來說,美國聯邦機構為天氣預報所做的模擬,每天必須處理多達 100 TB 的氣象站數據,並且要花費數小時才能在超級電腦上運行。

谷歌軟體工程師 Jason Hickey 表示:「如果要花費 6 個小時來運算天氣預測,那麼每天只能運行 3-4 次,並且將限制我們對當前情況的了解。」

相較之下,谷歌可以在幾分鐘內產生預測結果,因為該公司不嘗試對複雜的天氣系統進行建模,而是對簡單的雷達數據進行預測以作為降雨的判斷。

谷歌通過雷達数據来預測降雨量 (圖片:theverge)
谷歌通過雷達数據来預測降雨量 (圖片:theverge)

谷歌的研究人員使用美國國家海洋和大氣管理局 (NOAA) 在 2017 年至 2019 年間,於美國地區收集的歷史雷達數據來創建 AI 模型,結果顯示,此項預測模型優於現有的預測方法,目前來看,通過 AI 機器人學,在天氣預報中進行快速的短期預測,並使用其他模型來進行更長的預測可以說是最佳的選擇。

儘管 AI 對天氣預報真正帶來全面影響尚未顯現,但許多企業也已經開始進行相關領域的研究,其中也包括 IBM 和 Monsanto。隨著氣候變化日益加劇,快速的天氣預測能力將變得越來越重要。


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