預(yù)測未來？Google 用 AI 模型實現(xiàn)“實時”天氣預(yù)報
對人類來說，時間一直是最大的敵人，超越時間一直是人類的夢想，「預(yù)測未來」就是人類想要超越時間的一種方式。
天氣預(yù)報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天氣預(yù)報功能性的工具。
Google 最近在官方的博客中分享了一項新的研究，該研究聲稱 Google 實現(xiàn)了「近乎實時」的天氣預(yù)報。
不過這項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)分鐘的計算時間，以一公里的范圍提前6小時實現(xiàn)了準(zhǔn)確的降雨預(yù)測。
數(shù)分鐘的計算時間相比目前是一個巨大的提升，按照現(xiàn)有的技術(shù)可能需要數(shù)個小時的計算才能生成預(yù)測，盡管它們用了更長的時間生成了更復(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)測會是一個非常重要的工具。短期預(yù)測對于某些危機規(guī)避有著很高的重要性，合適運用能夠有效避免生命和財產(chǎn)損失。
Google 的預(yù)測最大優(yōu)勢就是速度，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)行了對比：光流法(通過觀察云這樣的現(xiàn)象運動)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算量極為龐大，尤其是模擬法需要計算大量的物理效果。像美國聯(lián)邦機構(gòu)為天氣預(yù)報所做的模擬，每天需要處理來自不同氣象站多達(dá)100TB 的數(shù)據(jù)量，并且需要花費數(shù)小時在昂貴的超級計算機上進(jìn)行模擬。按照一次計算6小時算，一天頂多也只能計算3-4次。
相比之下 Google 的方法只需要數(shù)分鐘，因為它們不是嘗試進(jìn)行復(fù)雜的天氣建模，而是通過對簡單的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算預(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小時以上的遠(yuǎn)期預(yù)測時表現(xiàn)就不如人意了。目前來看這是機器學(xué)習(xí)在天氣預(yù)報中的最佳選擇：快速的進(jìn)行短期預(yù)測，而較長時間的預(yù)測交給功能更強大的模型，像 NOAA 可以創(chuàng)建出10天的天氣預(yù)報。
雖說目前還沒有看到 AI 在天氣預(yù)報中的實際應(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)在未來會變得越來越重要。
