AI|AI改变天气预报：90分钟后降雨量1秒算出 DeepMind论文登Nature( 三 )_AI改变天气预报：90分钟后降雨

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▲2019年4月英国上空的一个具有挑战性的事件（目标是观察到的雷达）
论文提到：“我们证明，生成式临近预报可以提供概率预测，提高预测值，支持运营效用，并在解决方案和交付时间方面，替代方法难以做到。”

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▲2019年4月美国东部的一次大降水事件（目标是观测到的雷达）。生成方法DGMR平衡了降水强度和程度，相比之下，PySTEPS方法的强度往往过高，UNet的结果相对模糊。
天气预报往往受多重因素影响，也许一个预测对了降雨位置但算错强度，另一个预测在错误的位置预测对了强度等。在这项研究中，研究人员付出了很多努力，根据广泛的指标来评估其算法。
DeepMind研究人员称，DGMR可以预测由于潜在的随机性而本质上难以追踪的天气事件，还可以像调整任务的系统一样准确地预测降雨的位置，同时保留对决策有用的属性。
三、下一步计划：提高长期预测准确性
通过使用统计、经济和认知分析，DeepMind展示了一种新的、有竞争力的雷达降雨临近预报方法。
“建模复杂现象、快速预测和代表不确定性的能力使AI成为环境科学家的强大工具。”DeepMind高级专职科学家Shakir Mohamed说。
他认为尽管现在还为时过早，但这次试验表明，AI能让预测人员不必将时间耗费在不断增加的预测数据堆里，而是专注于更好地了解其预测的影响。“这将是减轻当今气候变化不利影响、支持适应不断变化的天气模式并可能拯救生命不可或缺的一部分。”
不过，任何方法都有局限性，需要做更多的工作来提高长期预测的准确性和对罕见和激烈事件的准确性。
因此研究团队计划在未来的工作中，开发更多的评估性能的方法，并进一步将这些方法专业化，以适应具体的现实应用。
DeepMind研究人员相信，这是一个令人兴奋的研究领域，他们希望这篇论文能为新的工作提供数据和验证方法，使提供有竞争力的验证和操作效用成为可能。
他们还希望与英国气象局的合作将促进机器学习和环境科学的更大整合，并更好地支持应对气候变化的决策。
结语：DeepMind用AI破解科学难题的又一突破
AI和数据分析的价值正更多渗透到天气预报领域。去年年初，华为云与深圳市气象局合作，采用AI方法将预测准确率提高10%~20% 。借助AI及大数据，国内的彩云天气应用、苹果去年4月收购的第三方天气应用Dark Sky均实现了分钟级的降雨预测，预测准确度还在不断提升。
Facebook首席AI科学家Yann LeCun、知名AI科学家吴恩达均曾表示，缓解气候变化和促进能源效率对于AI研究人员来说是值得的挑战。