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预测未来用模型做到近乎即时的天气预报(上)

这些传统方法面临的问题在于计算量极庞大,尤其模拟法需要计算大量物理效果。像美国联邦机构为天气预报的模拟,每天需要处理不同气象站多达100TB的数据量,且要花费数小时用昂贵的超级电脑模拟。

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按照一次计算6小时,一天顶多也只能计算3~4次。相比Google的方法只需数分钟,因为不是尝试复杂的天气建模,而是计算预测简单的雷达数据。研究人员使用美国国家海洋和大气管理局(NOAA)2017~2019年在美国附近收集的历史雷达数据来训练AI模型。研究人员表示,他们的方法与使用相同数据的现有3种方法一样好,甚至还更好,但是该AI模型在预测6小时以上的远期预测时,表现就不如人意了。

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目前看来这是机器学习在天气预报的最佳选择:快速短期预测,而较长时间的预测交给功能更强大的模型,像NOAA可做10天的天气预报。虽说目前还没有看到AI在天气预报的实际应用,但已有很多公司在工作,包括IBM和孟山都(Monsanto)等大众熟悉的公司。就像Google研究人员所说,随着人类和气候相互影响更深,这种预测技术未来会越来越重要。

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