不少讀者對于人工智能的理解，也出還停留在高智商的“阿爾法狗”或是“人臉識別”階段。其實，人工智能可以在更多的領(lǐng)域發(fā)揮作用，氣象就是其中之一。通過大數(shù)據(jù)運算，人工智能版的天氣預(yù)報準(zhǔn)確率將大大提高。

在信大氣象科學(xué)技術(shù)研究院，記者見到了人工智能天氣預(yù)報的“預(yù)報現(xiàn)場”。工作人員調(diào)出了3月15日安徽省的氣象雷達(dá)圖顯示在了大屏幕上，當(dāng)圖像被輸入到構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)格模型中后，系統(tǒng)快速地標(biāo)識出了雷暴大風(fēng)可能發(fā)生的紅色區(qū)域。研究院團(tuán)隊帶頭人，南京信息工程大學(xué)教授苗春生介紹，氣象行業(yè)本身就是典型的大數(shù)據(jù)，過去預(yù)報員的優(yōu)勢在于豐富的經(jīng)驗，結(jié)合多年的資料數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)測，但這對于關(guān)鍵轉(zhuǎn)折性天氣來說，預(yù)報員很難即時反應(yīng)，這也使得暴雨、龍卷、冰雹等極端天氣成了氣象業(yè)務(wù)的關(guān)鍵瓶頸。機器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于，它不需要針對不同地區(qū)、不同季節(jié)的極端天氣統(tǒng)計總結(jié)出一套規(guī)律或特征，只要搜集海量的樣本“喂養(yǎng)”機器學(xué)習(xí)算法模型，經(jīng)過機器學(xué)習(xí)的模型內(nèi)部訓(xùn)練即能完成雷暴大風(fēng)的識別。

當(dāng)然氣象界的“阿爾法狗”難度會比圍棋更大。圍棋雖然內(nèi)部機理比較復(fù)雜，但規(guī)則相對簡單，氣象受影響的因素更多，不確定性更大，“阿爾法狗”每走一步要考慮10的17次方個可能性，而氣象界的“阿爾法狗”在海量運算后也得不到最佳結(jié)果，仍然是一個概率的分布。

未來的天氣預(yù)報或?qū)?ldquo;定點”“定時”

目前的天氣預(yù)報，其實已經(jīng)比原先要準(zhǔn)確了很多。未來，用上大數(shù)據(jù)的天氣預(yù)報還有望實現(xiàn)“定點”“定時”，幾點會下雨，什么區(qū)域會下雨，都會更加精確。有了人工智能，未來氣象預(yù)報模式能準(zhǔn)確預(yù)報1公里小尺度超局地天氣。

團(tuán)隊成員，強天氣預(yù)報專家邵玲玲研究員說，未來我們可以得到更加精細(xì)的天氣預(yù)報，無論你身在城市哪一個角落，你得到的天氣預(yù)報將會是你所處的1公里甚至更小范圍內(nèi)的天氣預(yù)報。“比如15分鐘后，公園門口的麥當(dāng)勞很可能會下雨，你在手機上會收到精細(xì)的服務(wù)提示。”

記者了解到，利用大數(shù)據(jù)播報天氣，信大氣象科學(xué)技術(shù)研究院已經(jīng)經(jīng)過市場的檢驗。“我們在湖南長沙到昆明段的高鐵路段做過風(fēng)速測驗。”苗春生舉了個例子，“這個路段有260公里，而且多為山區(qū)路段，雙向高鐵之間的間隔時間也很短，只有7到8分鐘。因此，側(cè)向風(fēng)速對其速度有很大影響，運營管理很是困難。在地形、受力各方面復(fù)雜影響下，如何每隔10秒、間隔數(shù)公里報一次風(fēng)向風(fēng)速?這是過去傳統(tǒng)方法不能解決的。”南信大的專家們獲得了這段高鐵260個自動觀測站2年的資料，一共30個G，他們利用人工智能大數(shù)據(jù)對這兩年的資料進(jìn)行了分析，“通過大數(shù)據(jù)深度挖掘，我們的預(yù)報準(zhǔn)確率目前可以達(dá)84%。”

除了高鐵，智慧氣象還可以嵌入自動駕駛系統(tǒng)，“目前有國際汽車公司希望我們能夠研究在團(tuán)霧、道路結(jié)冰等惡劣天氣下，用氣象大數(shù)據(jù)提高自動駕駛的可靠性。”