當(dāng)AI撞上天氣預(yù)報(bào),會(huì)成為傳統(tǒng)氣象行業(yè)的末日嗎?
是末日還是浴火重生?
人工智能的明星選手“阿爾法狗”,在打敗人類(lèi)圍棋界頂尖高手李世石、柯潔之后,旋即被零基礎(chǔ)自學(xué)成才的“阿爾法元”輕松戰(zhàn)敗,一時(shí)引發(fā)人們追問(wèn):人工智能發(fā)展之迅速,未來(lái)是否會(huì)有更多人類(lèi)職業(yè)被其擊。
同樣,在氣象行業(yè)中,許多人質(zhì)疑AI的應(yīng)用究竟是氣象行業(yè)的救世主還是定時(shí)炸彈?智能相對(duì)論分析師柯鳴認(rèn)為,AI落地于氣象之前,需要厘清幾個(gè)問(wèn)題。
1.AI在天氣預(yù)報(bào)中如何落子?
其實(shí),早在人工智能落地各行業(yè)之時(shí),氣象行業(yè)也早早的擁抱了AI系統(tǒng)2015年7月,IBM創(chuàng)建團(tuán)隊(duì),利用機(jī)器學(xué)習(xí)法研發(fā)云預(yù)測(cè)模式。這一模式比目前其他云預(yù)測(cè)模式準(zhǔn)確率提高了30%,使人們能夠享受精準(zhǔn)到分鐘、精確到街道的預(yù)報(bào)服務(wù)。
從目前的發(fā)展情況來(lái)看,人工智能在氣象領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用,如天氣預(yù)報(bào)專(zhuān)家系統(tǒng)、智能天氣信息采集系統(tǒng)、智能預(yù)報(bào)系統(tǒng)、智能氣象信息發(fā)布系統(tǒng)以及應(yīng)用在天氣預(yù)報(bào)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
其中,天氣預(yù)報(bào)專(zhuān)家系統(tǒng)是源于上世紀(jì)70年代發(fā)展起來(lái)的專(zhuān)家系統(tǒng)在氣象領(lǐng)域的重要應(yīng)用;基于人工智能的圖像理解技術(shù)目前已廣泛用于衛(wèi)星云圖、雷達(dá)圖和天氣圖的圖像識(shí)別和理解;自動(dòng)程序設(shè)計(jì)可大大減少程序員的工作量。
其實(shí)早在10年前,德國(guó)已經(jīng)初步應(yīng)用了AI氣象系統(tǒng),該系統(tǒng)會(huì)從多個(gè)數(shù)據(jù)源自動(dòng)下載氣象數(shù)據(jù),然后進(jìn)行自動(dòng)處理,接著天氣預(yù)報(bào)自動(dòng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)始工作,然后對(duì)天氣預(yù)報(bào)進(jìn)行自動(dòng)發(fā)布。全球1.5萬(wàn)多個(gè)城市的預(yù)報(bào)和天氣實(shí)況信息源源不斷地自動(dòng)發(fā)布在網(wǎng)站上和各種媒體平臺(tái)上。這大大提高了氣象工作者的工作效率。
2.擊敗天氣預(yù)報(bào)員是偽命題
其實(shí),人工智能在氣象領(lǐng)域更多是一種技術(shù),它和人類(lèi)預(yù)報(bào)員之間并不存在競(jìng)爭(zhēng)和淘汰的關(guān)系。目前,人工智能技術(shù)可以幫助預(yù)報(bào)員作普通的、常規(guī)天氣的精準(zhǔn)預(yù)報(bào),但在一些災(zāi)害性、極端性、轉(zhuǎn)折性的天氣過(guò)程中,仍需要預(yù)報(bào)員利用天氣學(xué)知識(shí)、長(zhǎng)期積累的預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)發(fā)揮作用。
而在將來(lái),人類(lèi)預(yù)報(bào)員可以利用更為先進(jìn)的人工智能等技術(shù),結(jié)合豐富的知識(shí)基礎(chǔ)和對(duì)大氣運(yùn)動(dòng)機(jī)理的分析認(rèn)識(shí),訂正作出更精準(zhǔn)的預(yù)報(bào)及影響預(yù)報(bào),為有關(guān)部門(mén)決策和開(kāi)展防洪減災(zāi)提供科學(xué)支撐。
AI加持后的天氣預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)關(guān)系到水利調(diào)度、水資源利用以及防洪抗旱的效率。隨著AI賦能后,小尺度、更加精細(xì)、更加短時(shí)的預(yù)報(bào)將成為現(xiàn)實(shí),結(jié)合當(dāng)?shù)氐乃念A(yù)報(bào)模型進(jìn)行山洪災(zāi)害、中小河流洪水預(yù)報(bào)預(yù)警,將會(huì)變得更有操作性和可行性。
而且,目前的人工智能的影子更多是在短時(shí)預(yù)報(bào)(即0~2小時(shí)的臨近預(yù)報(bào),2~12小時(shí)的短時(shí)預(yù)報(bào))方面出現(xiàn)。隨著探測(cè)技術(shù)的發(fā)展,AI要想完全融入氣象行業(yè)之中,依然需要時(shí)日。
3.極端天氣預(yù)測(cè),又能做到幾分?
再觀極端天氣預(yù)測(cè)方面,地震預(yù)測(cè)被稱(chēng)為地震學(xué)的圣杯,AI是否能夠在諸如地震、龍卷風(fēng)等極端天氣預(yù)測(cè)表現(xiàn)中依然出彩呢?
雖然到目前為止,沒(méi)有人找到可靠的方法來(lái)預(yù)測(cè)地震。但是隨著AI預(yù)測(cè)的逐漸深入化,技術(shù)改進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和超級(jí)計(jì)算機(jī)的進(jìn)步及其存儲(chǔ)和處理大量數(shù)據(jù)的能力現(xiàn)在賦予了來(lái)自美國(guó)的保羅·約翰遜團(tuán)隊(duì)使用人工智能探測(cè)地震的嘗試。
保羅·約翰遜團(tuán)隊(duì)通過(guò)使用來(lái)自真實(shí)風(fēng)暴的原始地震數(shù)據(jù)進(jìn)行相同類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)分析。他們通常使用稱(chēng)為“地震目錄”的這些經(jīng)過(guò)處理的地震數(shù)據(jù)來(lái)尋找預(yù)測(cè)線索。這些數(shù)據(jù)集僅包含地震幅度、位置和時(shí)間,并省略其余信息。通過(guò)使用原始數(shù)據(jù),約翰遜的機(jī)器算法或許能夠拾取重要的預(yù)測(cè)標(biāo)記。
約翰遜的“地震預(yù)測(cè)”嘗試
約翰遜已經(jīng)開(kāi)始將他的技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)中——機(jī)器學(xué)習(xí)算法將分析由法國(guó)勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和其他來(lái)源收集的地震數(shù)據(jù)。
同樣,從目前的發(fā)展情況來(lái)看,AI已為氣象業(yè)發(fā)展著自己的特有優(yōu)勢(shì)。在美國(guó),搭載AI的氣象系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)龍卷風(fēng)的提前五到十分鐘預(yù)測(cè),這一切,都是AI不斷發(fā)展后的結(jié)果。AI與天氣預(yù)報(bào)碰撞出的火花,正是氣象人所期待的智能氣象的模樣。
智能相對(duì)論:深挖人工智能這口井,評(píng)出咸淡,講出黑白,道出深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域:AI+醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開(kāi)發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。

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