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人工智能助(zhu)力預報(bao)天(tian)氣
2020-02-18 10:17:37來源︰人民網-人民日報(bao)海外(wai)版編輯︰

2020年02月18日,安徽省銅陵(ling)市(shi)供電(dian)營業廳(ting)引(yin)進(jin)人工智能機器人擔任營業員bao) 芴 ┤tian)氣預報(bao)、交通路線等信息(xi)服務。陳 晨ke)she)(人民圖片)

隨著大數據和人工智能的發展,海量(liang)數據深度學習、復(fu)雜神經網絡等逐步應(ying)用,人工智能預報(bao)天(tian)氣已成為(wei)熱門話題,甚至有科研xing)哦映蒲蟹 魴xin)算法,能提前(qian)一周預測台(tai)風,這或(huo)許意(yi)味(wei)著人工智能在天(tian)氣預報(bao)方(fang)面已經開始發力。它的表現如何?會(hui)比人類預報(bao)得更準確嗎(ma)?

解決難題預報(bao)更精準

在記者(zhe)的印(yin)象中,過去經常在天(tian)氣預報(bao)里(li)听到(dao)“局部地區”。例如局部地區有陣(zhen)雨、局部地區有暴雪等qu)O衷冢 tian)氣預報(bao)中的提到(dao)“局部”的次數變少,地點和時間比較精確的預報(bao)變多,這是中國大數據計算能力不斷提升的結果(guo)。

“天(tian)氣預報(bao)是預測科學,不可(ke)能100%準確。”中央氣象台(tai)副台(tai)長宗(zong)志平說,天(tian)氣預報(bao)的本質是根據已知的氣象條件,用超級(ji)計算器進(jin)行海量(liang)數據計算,但計算結果(guo)與真實天(tian)氣狀況之間不可(ke)避免(mian)存在偏差。把天(tian)氣預報(bao)得更準確,就(jiu)是一個(ge)不斷縮小(xiao)計算結果(guo)與真實情況差距(ju)的過程,這是現實世界中的難題。

人工智能提供了(liao)一種解決難題的新(xin)思路。“天(tian)氣預報(bao)本身就(jiu)是大數據問題,涉及(ji)到(dao)不同時間和空間上xi)暮Aliang)數據,正(zheng)是人工智能非常好的應(ying)用場景。”中國氣象局北京城市(shi)氣象研究所副所長陳敏(min)認為(wei),可(ke)以用人工智能算法把超級(ji)計算機的預報(bao)結果(guo)盡可(ke)能地、自動地、不用人工干預地修正(zheng)到(dao)與實際觀測數據更接近,以達(da)到(dao)“天(tian)氣預報(bao)越(yue)來越(yue)準”的終(zhong)極目(mu)標。“人工智能這麼(me)火,我們不用新(xin)技術就(jiu)落(luo)伍了(liao)。”

中央氣象台(tai)台(tai)風與海洋氣象預報(bao)中心副主任錢奇峰稱,將人工智能應(ying)用到(dao)天(tian)氣預報(bao)在全球範圍(wei)內都是熱門話題。實際上,2018年的世界氣象日主題就(jiu)是“智慧(hui)氣象”,中國氣象局局長劉雅鳴指出,要充分(fen)應(ying)用me)笫鶯腿斯?悄薌際  jian)設全覆(fu)蓋、智能化的氣象預報(bao)業務體(ti)系(xi),做出更精準的天(tian)氣預報(bao)。

跟人類不存在競爭(zheng)關系(xi)

隨著中國天(tian)氣業務現代化建(jian)設的推進(jin),近年來,不僅在臨近天(tian)氣的預報(bao)上,在氣候應(ying)用研究、台(tai)風海洋預報(bao)、海霧預報(bao)等領域,也(ye)有人工智能技術助(zhu)力。在國家氣象中心,研究人員已將數據挖掘技術應(ying)用于海量(liang)集(ji)合(he)xian)?bao)數據的預報(bao)信息(xi)提取(qu),對(dui)提高預報(bao)準確率起到(dao)顯(xian)著作用。各省級(ji)氣象台(tai)開展相關研究,廣東省氣象局利(li)用阿里(li)平台(tai),開展基(ji)于深度學習的短臨降水預報(bao)效(xiao)果(guo)良好;北京市(shi)氣象局將機器學習方(fang)法應(ying)用于溫度預報(bao);福建(jian)省氣象局基(ji)于機器學習的降水要素客(ke)觀訂正(zheng)方(fang)法,已在多省氣象局得到(dao)業務推廣應(ying)用。

關于人工智能預報(bao)天(tian)氣和人類預報(bao)員的預測結果(guo)誰(shui)更準確的問題,在業內人士看來,是一個(ge)偽命(ming)題。人工智能在氣象領域更多是一種技術,它和人類預報(bao)員之間不存在競爭(zheng)和淘汰的關系(xi)。目(mu)前(qian),人工智能技術可(ke)幫助(zhu)預報(bao)員做普(pu)通的、常規天(tian)氣的精準預報(bao),但在一些(xie)災害性、極端(duan)性、轉(zhuan)折性的天(tian)氣過程tao)校 孕枰 ?bao)員利(li)用天(tian)氣學知識、長期積累的預報(bao)經驗發揮作用。

完全融入行業仍需時日

雖然人工智能在天(tian)氣預報(bao)方(fang)面發揮著重要作用,但在招攬優秀的人工智能人才方(fang)面卻(que)不怎麼(me)討(tao)喜。專家指出,目(mu)前(qian)人工智能領域存在嚴重的人才分(fen)布不均(jun)衡情況。出于行業熱度和薪資等原因,優秀的人工智能人才聚集(ji)在自動駕駛、計算機視覺等領域,而礦(kuang)業勘探(tan)、天(tian)氣預報(bao)等關系(xi)國計民生的領域卻(que)chun)苣丫奐ji)頂尖人才。

“我們需要的人工智能人才不一定(ding)需要接受過系(xi)統(tong)的大氣科學教育(yu),也(ye)不用特別深入地了(liao)解天(tian)氣的機理(li),只需了(liao)解一些(xie)基(ji)本天(tian)氣知識、掌握人工智能工具和算法,能夠從(cong)數據出發,挖掘規律、深入分(fen)析。”陳敏(min)認為(wei),無論(lun)是人才厚(hou)度還是技術使用深度,人工智能完全融入氣象行業之中仍需時日。

宗(zong)志平介紹,氣象是十分(fen)復(fu)雜的系(xi)統(tong),受影響的因素很(hen)多。比如降雨,即便水汽、濕度條件都得到(dao)滿足,但大氣沒有抬升水汽無法凝(ning)結,空氣中沒有“凝(ning)結核”,雨滴也(ye)不會(hui)長大掉落(luo)地面。因此,既懂氣象知識又有人工智能知識背景的復(fu)合(he)型(xing)人才,是發展“智慧(hui)氣象”最(zui)理(li)想的人選。宗(zong)志平表示,目(mu)前(qian),中國氣象局相關團隊已經與清華大學等合(he)作開展人工智能技術研發工作,國家級(ji)氣象部門聯合(he)組建(jian)了(liao)智能預報(bao)服務原型(xing)系(xi)統(tong)團隊,國家氣象中心一批(pi)資深預報(bao)首(shou)席、年輕研發型(xing)預報(bao)員、IT工程師(shi)共同組成了(liao)大數據及(ji)智能預報(bao)團隊yin)K孀湃斯?悄薌際醯牟歡戲 梗 庵?游櫚牧αliang)也(ye)會(hui)不斷擴充。

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