首创置业拟设立5亿元合伙基金投资文化创意产业
06-18
人类从观察星星以来就一直在尝试预测天气。
中小学的英语课也让我们知道，大多数英国人的寒暄都是从天气开始的。
我应该带伞吗？遇到大雨车辆如何安排路线？户外活动需要采取哪些安全措施？天气预报对日常生活具有重要意义。
“短期天气预报”是对未来0-12小时内天气趋势的预测，而“临近预报”是短期天气预报的一种，特指未来0-2小时内的天气预报。
它为能源管理、海事服务、洪水预警系统、空中交通管制等提供关键决策信息。
▲ 图片来自：Getty Image 近日，谷歌旗下 AI 实验室 DeepMind 在 Nature 杂志发表论文。
研究内容是将机器学习应用于降雨临近预报，创建深度生成模型（Deep Generative Model（以下简称DGM）。
环境科学与人工智能的联盟为临近预报开辟了一条新路径。
DeepMind认为，有当前的天气预报存在两个问题。
▲ 图片来自：Getty Image 一方面，如今的天气预报主要由数值天气预报系统（NWP）驱动，但 NWP 很难对即将到来的时间生成高分辨率的预报。
2小时。
然而，主流的临近预报方法也有缺点——难以捕捉重要的非线性事件，但近年来已经开发了几种基于机器学习的气候预测方法。
可以准确预测低强度降雨，但在罕见的中到大雨事件中表现不佳 ▲ 过去 20 分钟的观测雷达提供了未来 90 分钟的概率预报。
图片来自：DeepMind 简而言之，DeepMind 认为，为了让临近预报更有价值，必须提供准确的预报，充分考虑不确定性，预测大雨。
取得了统计上显着的改进。
与此同时，天气传感技术的进步使得高分辨率雷达的高频使用成为可能，通常每 5 分钟一次，分辨率为 1 公里。
这些高质量的数据为机器学习技术的介入提供了机会。
DeepMind 的 DGM 学习数据的概率分布，并根据 2004 年至 2018 年英国雷达记录的降水事件的大型数据集进行训练。
训练后，它可以在单个 NVIDIA VGPU 上运行，只需一秒多一点即可提供即时预报。
DeepMind 声称，DGM 能够预测由于潜在的随机性而难以追踪的天气事件，并能够准确预测降水的位置。
▲ 与其他两种方法相比，DeepMind 的预测（右上）更加准确、清晰。
图片来自：DeepMind 由 56 名气象学家评判。
与主流临近预报和其他机器学习模型相比，DGM 处于 km × km 范围内。
具有更真实、一致的临近预报，在 89% 的情况下比其他两种方法更准确、更实用，临近时间范围为 5 至 90 分钟。
人工智能在气候变化领域还有更多用途。
十月，研究人员使用人工智能生成极端天气图像，以可视化气候变化。
气候问题难以动员集体动员的原因之一是，这些变化通常被认为发生在遥远的时间和空间上。
因此，与个人相关甚至充满情感的信息可以产生真正有效的沟通。
▲ 右侧是生成的图像。
图片来自：venturebeat 研究人员输入不同地点和建筑类型（如房屋、农场、街道、城市）的图像，形成十多种人工智能合成风格，然后要求评估者在真实图像和半生成图像之间进行选择计算平均错误率。
这项工作的最终愿景是创建一个机器学习架构，根据用户选择的位置生成最真实的极端天气图像，包括洪水、野火、热带气旋甚至更多灾难性事件。
▲ 图片来自：Getty Image “气候变化”是今年的关键词。
2018 年诺贝尔物理学奖授予了三位科学家，其中两位“建立了地球气候的物理模型，量化了其变化并可靠地预测了全球变化”。
关于“温暖”的获奖研究。
国际非营利组织CDP预计，如果不提前采取积极措施，全球最大的企业将需要在未来几十年内支付约1万亿美元来承担与气候变化相关的成本。
DeepMind 高级研究员 Shakir Mohamed 认为，对复杂现象进行建模、快速预测和表示不确定性的能力使人工智能成为环境科学家的强大工具。
针对这种情况，DeepMind的模型和其他类似模型可能会有广泛的应用，帮助预测者花更少的时间浏览不断增长的预测数据，专注于预测背后的含义。
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