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在玩转围棋和星际争霸后 DeepMind AI又学会了预测天气

来源:原创    更新时间:2021-09-30 18:27:32    编辑:星谷下载    浏览:106

在玩转围棋和《星际争霸》之后,DeepMind将其人工智能(AI)带入了另一个具有挑战性的领域,即帮助预测天气。在过去的几年里,这家谷歌母公司Alphabet旗下AI公司始终在悄悄地与英国气象局合作,他们最近在《自然》杂志上报告了研究成果。简而言之,DeepMind设计出了新的机器学习模型,可以预测未来几个小时内是否会下雨。

这种类型的天气预报被称为“降水临近预报”,即在降雨前非常短的时间尺度上给出预测,有时甚至只提前两个小时。如今的天气预报可以很好地预测未来6小时到几周内的降雨情况,但在这之前会出现盲区,而这正是机器学习可以帮助弥合鸿沟的地方。

研究人员在论文写道:“临近预报,即提前两小时进行高分辨率降水预测,支持了许多依赖天气做出决策的行业的现实社会经济需求。对这些行业来说,准确的临近预报是长期存在的重要挑战,我们使用深层生成模型的方法直接解决了这个重要问题,改进了现有的解决方案,并为现实世界的决策者提供了所需的洞察力。”

临近预报是做出与天气有关决策的关键,因为它为紧急服务、能源管理、零售、洪水早期预警系统、空中交通管制、海洋服务等领域提供信息。但是,为了使临近预报有用,预测必须提供准确的预测,并解释其中存在的不确定性,包括可能极大地影响人类生活的事件。

此外,日益加剧的气候危机还意味着,暴雨或洪水等极端天气事件只会变得更加频繁。更好、更快地预测降雨的能力对于在这些情况下做出快速决策非常重要,如让火车停下来或疏散人群。

英国气象局依靠雷达图像来预测天气。雷达的工作原理是将波束发射到大气中,然后对反射时间进行计时,这会告诉我们大气中有多少水分。水分越多,降雨就越多。然后,这些数据被发送到气象局总部,在那里进行处理,以获得英国上空降水云图。DeepMind的模型根据2016年至2018年英国雷达图像接受了训练,以便能够可靠地预测未来一两个小时内会发生什么。

近年来,已有几种基于机器学习的方法被开发出来。他们在雷达观测的大数据集上训练,目的是更好地模拟强降水和其他难以预测的降水现象。例如,谷歌与美国国家海洋和大气管理局(NOAA)合作,研究和开发可能注入NOAA业务的机器学习系统。微软也出资从历史数据中识别重复的天气和气候模式,以改进次季节性预测模型。

但DeepMind指出,AI临近预报模型并不总是包括小规模天气模式或提供整个地区的预报。作为另一种选择,该公司创建了所谓的深度生成模型(DGM)用于预测。DeepMind声称,DGM可以预测天气事件,而由于潜在的随机性,天气事件本来就很难跟踪。此外,它们可以像调优任务的系统那样准确地预测降水的位置,同时保留对决策有用的属性。

50多名气象学家对这个模型进行了验证。在研究中,气象学家们被要求将DeepMind的DGM方法与另一种名为PySTEPS的临时性预报方法以及一种不同的深度学习方法进行比较。在近90%的情况中,DeepMind的模型在准确性和实用性方面都表现最好。

不过,其他科学家并不认可DeepMind的研究。雷丁大学气象学家彼得·克拉克(Peter Clark)说:“我在这里没有看到预报方面的任何变革,依靠这个指标来证明他们的模型是否有用让人困惑不解。我仍然对他们没有选择使用更合适的客观分数感到惊讶。此外,关于这些预测是如何进行的,甚至实际评估了什么,很少有详细说明。”

DeepMind没有给出具体的数字,说明其模型比其他现有模型精确了多少。DeepMind资深科学家、该论文作者沙基尔·穆罕默德(Shakir Mohamed)表示:“我们希望采取更加慎重的方法,而不是报告简单的数字。”

DeepMind的研究可能只是提供了一种不同的方法,而不是完全颠覆我们所知的降雨预报技术。雷丁大学气象学家罗布·汤普森(Rob Thompson)说:“它与目前其他尖端类型的模型表现类似,但并非遥遥领先,只是可能会稍微好点儿。”

曼彻斯特大学气象学家大卫·舒尔茨(David Schultz)对此表示赞同。他说:“拟议的方案似乎击败了现有方案。至于其是否改变了游戏规则,我不知道。不过,他们的论文对现有的某些方法进行了很大改进。”

穆罕默德说,目前还没有任何将该模型投入使用的计划,但研究小组希望最终能使用其支持未来实时天气预报。不过研究人员表示,AI将来也不会完全取代天气预报员。DeepMind研究科学家、该论文的作者苏曼·拉武里(Suman Ravuri)表示:“这将需要专家和人类参与其中,以确保他们对预测的理解是合理的,并需要就此与公众沟通。”

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