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人工智(zhi)能助(zhu)力預報(bao)天氣
2020-02-19 20:32:37來源︰人民網-人民日(ri)報(bao)海外版編(bian)輯(ji)︰

2020年02月19日(ri),安徽省銅(tong)陵市(shi)供電營業廳引進人工智(zhi)能機器人擔任營業員bao) 芴 ┤炱?bao)、交通路線(xian)等信息服務。陳 晨(chen)攝(人民圖片)

隨著大數據(ju)和(he)人工智(zhi)能的發展,海量(liang)數據(ju)深度學(xue)習、復雜神經網絡(luo)等逐(zhu)步應用(yong),人工智(zhi)能預報(bao)天氣已成為(wei)熱門話題,甚至有科研團隊(dui)稱研發出新算法,能提前一周(zhou)預測台風(feng),這或許(xu)意味著人工智(zhi)能在天氣預報(bao)方面已經開始發力。它的表現如何?會比人類預報(bao)得(de)更準確嗎?

解決難(nan)題預報(bao)更精(jing)準

在記者的印象中,過去經常在天氣預報(bao)里听到“局部(bu)地(di)區(qu)”。例如局部(bu)地(di)區(qu)有陣(zhen)雨、局部(bu)地(di)區(qu)有暴雪(xue)等。現在,天氣預報(bao)中的提到“局部(bu)”的次數變少,地(di)點和(he)時間(jian)比較精(jing)確的預報(bao)變多,這是中國大數據(ju)計算能力不斷提升的結果。

“天氣預報(bao)是預測科學(xue),不可能100%準確。”中央氣象台副台長宗(zong)志平說,天氣預報(bao)的本質是根(gen)據(ju)已知的氣象條件,用(yong)超級計算器進行海量(liang)數據(ju)計算,但計算結果與真(zhen)實天氣狀況(kuang)之間(jian)不可sha)bi)免存在偏差。把天氣預報(bao)得(de)更準確,就是一個不斷縮小計算結果與真(zhen)實deng)榭kuang)差距(ju)的過程,這是現實世界(jie)中的難(nan)題。

人工智(zhi)能提供了一種解決難(nan)題的新思路。“天氣預報(bao)本身就是大數據(ju)問題,涉及到不同時間(jian)和(he)空間(jian)上(shang)的海量(liang)數據(ju),正是人工智(zhi)能非常好(hao)的應用(yong)場景。”中國氣象局北京城市(shi)氣象研究所副所長陳敏認(ren)為(wei),可以用(yong)人工智(zhi)能算法把超級計算機的預報(bao)結果盡可能地(di)、自動地(di)、不用(yong)人工干預地(di)修正到與實際觀測數據(ju)更接近(jin),以達到“天氣預報(bao)越(yue)來越(yue)準”的終極目標(biao)。“人工智(zhi)能這麼(me)火,我(wo)們不用(yong)新技術(shu)就落(luo)伍了。”

中央氣象台台風(feng)與海洋氣象預報(bao)中心副主任錢奇峰稱,將人工智(zhi)能應用(yong)到jiao)炱?bao)在全球(qiu)範(fan)圍內都是熱門話題。實際上(shang),2018年的世界(jie)氣象日(ri)主題就是“智(zhi)慧氣象”,中國氣象局局長劉雅鳴指出,要(yao)充分應用(yong)大數據(ju)和(he)人工智(zhi)能技術(shu),建設(she)全覆蓋、智(zhi)能化的氣象預報(bao)業務體系,做(zuo)出更精(jing)準的天氣預報(bao)。

跟人類不存在競爭關系

隨著中國天氣業務現代(dai)化建設(she)的推進,近(jin)年來,不僅(jin)在臨(lin)近(jin)天氣的預報(bao)上(shang),在氣候應用(yong)研究、台風(feng)海洋預報(bao)、海霧預報(bao)等領域,也(ye)有人工智(zhi)能技術(shu)助(zhu)力。在國家氣象中心,研究人員已將數據(ju)挖掘技術(shu)應用(yong)于(yu)海量(liang)集合xian)?bao)數據(ju)的預報(bao)信息提取,對提高(gao)預報(bao)準確率起到顯(xian)著作用(yong)。各省級氣象台開展相關研究,廣東省氣象局利用(yong)阿里平jiao)   夠yu)深度學(xue)習的短臨(lin)降水(shui)預報(bao)效果良好(hao);北京市(shi)氣象局將機器學(xue)習方法應用(yong)于(yu)溫度reng)?bao);福建省氣象局基于(yu)機器學(xue)習的降水(shui)要(yao)素客觀訂正方法,已在多省氣象局得(de)到業務推廣應用(yong)。

關于(yu)人工智(zhi)能預報(bao)天氣和(he)人類預報(bao)員的預測結果誰更準確的問題,在業內人士(shi)看來,是一個偽(wei)命題。人工智(zhi)能在氣象領域更多是一種技術(shu),它和(he)人類預報(bao)員之間(jian)不存在競爭和(he)淘汰(tai)的關系。目前,人工智(zhi)能技術(shu)可幫(bang)助(zhu)預報(bao)員做(zuo)普(pu)通的、常規天氣的精(jing)準預報(bao),但在一些災害性、極端性、轉(zhuan)折(zhe)性的天氣過程中,仍(reng)需要(yao)預報(bao)員利用(yong)天氣學(xue)知識、長期積累的預報(bao)經驗發揮作用(yong)。

完全融入行業仍(reng)需時日(ri)

雖然人工智(zhi)能在天氣預報(bao)方面發揮著重要(yao)作用(yong),但在招攬優秀的人工智(zhi)能人才方面卻不怎麼(me)討喜。專家指出,目前人工智(zhi)能領域存在嚴重的人才分布(bu)不均(jun)衡(heng)情況(kuang)。出于(yu)行業熱度和(he)薪資等reng) yin),優秀的人工智(zhi)能人才聚集在自動駕駛、計算機視覺等領域,而礦業勘探、天氣預報(bao)等關系國計民生的領域卻很難(nan)聚集頂尖人才。

“我(wo)們需要(yao)的人工智(zhi)能人才不一定需要(yao)接受(shou)過系統的大氣科學(xue)教(jiao)育,也(ye)不用(yong)特別深入地(di)了解天氣的機理,只需了解一些基本天氣知識、掌握(wo)人工智(zhi)能工具和(he)算法,能夠從數據(ju)出發,挖掘規律、深入分析。”陳敏認(ren)為(wei),無論是人才厚度還是技術(shu)使用(yong)深度,人工智(zhi)能完全融入氣象行業之中仍(reng)需時日(ri)。

宗(zong)志平介(jie)紹,氣象是十分復雜的系統,受(shou)影響的因(yin)素很多。比如降雨,即便水(shui)汽、濕(shi)度條件都得(de)到滿足,但大氣沒(mei)有抬升水(shui)汽無法凝結,空氣中沒(mei)有“凝結核”,雨滴wo)膊換岢?蟺diao)落(luo)地(di)面。因(yin)此,既懂氣象知識dui)鐘腥斯?zhi)能知識背景的復合型人才,是發展“智(zhi)慧氣象”最理想的人選。宗(zong)志平jiang)硎荊 殼埃 泄缶窒喙贗哦dui)已經與清華大學(xue)等合作開展人工智(zhi)能技術(shu)研發工作,國家級氣象部(bu)門聯合組建了智(zhi)能預報(bao)服務原型系統團隊(dui),國家氣象中心一批資深預報(bao)首席、年輕研發型預報(bao)員、IT工程師共同組成了大數據(ju)及智(zhi)能預報(bao)團隊(dui)。隨著人工智(zhi)能技術(shu)的不斷發展,這支隊(dui)伍的力量(liang)也(ye)會不斷擴充。

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