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人工智能(neng)助力(li)預報(bao)天氣
2020-04-05 21:47:37來(lai)源︰人民網-人民日報(bao)海外版(ban)編輯︰

2020年04月05日,安(an)徽(hui)省(sheng)銅(tong)陵市供電(dian)營業(ye)廳引進人工智能(neng)機器人擔任營業(ye)員,它能(neng)提供天氣預報(bao)、交通(tong)路線等信息服務。陳 晨(chen)攝(人民圖片)

隨著大數據(ju)和(he)人工智能(neng)的發展,海量數據(ju)深度學習、復雜神(shen)經網絡等逐步應用,人工智能(neng)預報(bao)天氣已(yi)成為熱門話題,甚至(zhi)有(you)科研xing)tuan)隊(dui)稱研發出(chu)新算法,能(neng)提前一周預測台風,這(zhe)或許(xu)意味著人工智能(neng)在天氣預報(bao)方面(mian)已(yi)經開始發力(li)。它的表現如何?會比人類預報(bao)得更準確(que)嗎(ma)?

解(jie)決難題預報(bao)更精準

在記者的印象中(zhong),過去經常在天氣預報(bao)里听(ting)到“局部地區(qu)”。例如局部地區(qu)有(you)陣雨、局部地區(qu)有(you)暴(bao)雪(xue)等qu)O衷冢 炱?bao)中(zhong)的提到“局部”的次wen)bian)少,地點(dian)和(he)時間比較(jiao)精確(que)的nao)?bao)變(bian)多,這(zhe)是中(zhong)國(guo)大數據(ju)計算能(neng)力(li)不(bu)huan)咸嶸慕 /p>

“天氣預報(bao)是預測科學,不(bu)可能(neng)100%準確(que)。”中(zhong)央(yang)氣象台副台長(chang)宗志平說,天氣預報(bao)的本質(zhi)是根(gen)據(ju)已(yi)知的氣象條件,用超級(ji)計算器進行海量數據(ju)計算,但計算結果與真實天氣狀況之間不(bu)可避免(mian)存在偏差。把天氣預報(bao)得更準確(que),就是一個不(bu)huan)縴跣【撲憬 胝媸登榭霾罹嗟墓cheng),這(zhe)是現zhi)凳瀾韁zhong)的難題。

人工智能(neng)提供了一種解(jie)決難題的新思路。“天氣預報(bao)本身就是大數據(ju)問(wen)題,涉及到不(bu)同時間和(he)空間上(shang)的海量數據(ju),正是人工智能(neng)非常好(hao)的應用場景。”中(zhong)國(guo)氣象局北京城市氣象研究所(suo)副所(suo)長(chang)陳敏認(ren)為,可以用人工智能(neng)算法把超級(ji)計算機的nao)?bao)結果盡可能(neng)地、自動地、不(bu)hui)萌斯?稍?匭拚接朧導ji)觀測數據(ju)更接近,以達到“天氣預報(bao)越來(lai)越準”的終極目kan)輟ldquo;人工智能(neng)這(zhe)麼火,我們不(bu)hui)眯錄(lu)際(ji)蹙吐湮榱恕rdquo;

中(zhong)央(yang)氣象台台風與海洋氣象預報(bao)中(zhong)心副主(zhu)任錢(qian)奇峰稱,將人工智能(neng)應用到jiao)炱?bao)在全球範圍(wei)內都ji)僑讓嘔疤狻J導ji)上(shang),2018年的世界氣象日主(zhu)題就是“智慧氣象”,中(zhong)國(guo)氣象局局長(chang)劉雅鳴指出(chu),要充分應用大數據(ju)和(he)人工智能(neng)技ji)  ㄉshe)全覆蓋、智能(neng)化的氣象預報(bao)業(ye)務體系(xi),做出(chu)更精準的天氣預報(bao)。

跟人類不(bu)存在競爭關(guan)系(xi)

隨著中(zhong)國(guo)天氣業(ye)務現代化建設(she)的推進,近年來(lai),不(bu)僅在臨近天氣的nao)?bao)上(shang),在氣候應用研究、台風海洋預報(bao)、海霧預報(bao)等領域,也(ye)有(you)人工智能(neng)技ji)踔li)。在國(guo)家(jia)氣象中(zhong)心,研究人員已(yi)將數據(ju)挖(wa)掘技ji)跤τ糜諍A考ji)合預報(bao)數據(ju)的nao)?bao)信息提取(qu),對提高預報(bao)準確(que)率起到jiao)災zuo)用。各省(sheng)級(ji)氣象台開展相關(guan)研究,廣東(dong)省(sheng)氣象局利(li)用阿里平jiao)   夠諫畽妊 暗畝塘俳jiang)水預報(bao)效果良好(hao);北京市氣象局將機器學習方法應用于溫度預報(bao);福(fu)建省(sheng)氣象局基于機器學習的降(jiang)水要素客觀訂正方法,已(yi)在多省(sheng)氣象局得到業(ye)務推廣應用。

關(guan)于人工智能(neng)預報(bao)天氣和(he)人類預報(bao)員的nao)?飩  既que)的問(wen)題,在業(ye)內人士看來(lai),是一個偽命題。人工智能(neng)在氣象領域更多是一種技ji)  he)人類預報(bao)員之間不(bu)存在競爭和(he)淘(tao)汰的關(guan)系(xi)。目前,人工智能(neng)技ji)蹩砂鎦?bao)員做普通(tong)的、常規天氣的精準預報(bao),但在一些災害性(xing)、極端性(xing)、轉折性(xing)的天氣過程(cheng)中(zhong),仍需要預報(bao)員利(li)用天氣學知識(shi)、長(chang)期積累(lei)的nao)?bao)經驗(yan)發揮(hui)作(zuo)用。

完(wan)全融入行業(ye)仍需時日

雖然人工智能(neng)在天氣預報(bao)方面(mian)發揮(hui)著重要作(zuo)用,但在招攬優秀的人工智能(neng)人才方面(mian)卻(que)不(bu)怎麼討喜。專家(jia)指出(chu),目前人工智能(neng)領域存在嚴重的人才分布不(bu)均衡情況。出(chu)于行業(ye)熱度和(he)薪資等原因,優秀的人工智能(neng)人才聚集(ji)在自動駕駛、計算機視覺(jue)等領域,而礦業(ye)勘(kan)探、天氣預報(bao)等關(guan)系(xi)國(guo)計民生的領域卻(que)很難聚集(ji)頂尖人才。

“我們需要的人工智能(neng)人才不(bu)一huan)ㄐ枰﹦郵芄xi)統的大氣科學教(jiao)育,也(ye)不(bu)hui)錳te)別(bie)深入地了解(jie)天氣的機理,只需了解(jie)一些基本天氣知識(shi)、掌握人工智能(neng)工具和(he)算法,能(neng)夠從數據(ju)出(chu)發,挖(wa)掘規律、深入分析。”陳敏認(ren)為,無論是人才厚度還是技ji)跏褂蒙畽齲 斯?悄neng)完(wan)全融入氣象行業(ye)之中(zhong)仍需時日。

宗志平介紹(shao),氣象是十(shi)分復雜的系(xi)統,受影響的因素很多。比如降(jiang)雨,即便水汽、濕(shi)度條件都得到滿足,但大氣沒hui)you)抬升水汽無法凝結,空氣中(zhong)沒hui)you)“凝結核”,雨滴也(ye)不(bu)會長(chang)大掉(diao)落地面(mian)。因此,既懂氣象知識(shi)又有(you)人工智能(neng)知識(shi)背(bei)景的復chun)閑xing)人才,是發展“智慧氣象”最理想的人選(xuan)。宗志平表示,目前,中(zhong)國(guo)氣象局相關(guan)團(tuan)隊(dui)已(yi)經與清華大學等合作(zuo)開展人工智能(neng)技ji)躚蟹 ?zuo),國(guo)家(jia)級(ji)氣象部門聯合組(zu)建了智能(neng)預報(bao)服務原型(xing)系(xi)統團(tuan)隊(dui),國(guo)家(jia)氣象中(zhong)心一批資深預報(bao)首席、年輕研發型(xing)預報(bao)員、IT工程(cheng)師共同組(zu)成了大數據(ju)及智能(neng)預報(bao)團(tuan)隊(dui)。隨著人工智能(neng)技ji)醯牟bu)huan)戲 梗 zhe)支隊(dui)伍的力(li)量也(ye)會不(bu)huan)俠┌洹/p>

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