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極端天氣、森林火險(xiǎn)…機(jī)器學(xué)習(xí)給氣象氣候領(lǐng)域帶來了哪些改變？

天氣機(jī)器學(xué)習(xí) 氣象改變

將門 | 2017-08-30 15:37

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】隨著不斷增加的人造衛(wèi)星和更加強(qiáng)大的氣象模型，現(xiàn)在研究全球氣候變暖的人員們面臨著海量的數(shù)據(jù)需要處理。其中一些人開始尋求AI的幫助，以便從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息和新的氣候模式，來幫助更好的氣候預(yù)測(cè)。

極端天氣、森林火險(xiǎn)…機(jī)器學(xué)習(xí)給氣象氣候領(lǐng)域帶來了哪些改變？

通過將人工智能和氣候科學(xué)進(jìn)行結(jié)合，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了從前并不知道的氣候特性和大氣運(yùn)動(dòng)，同時(shí)還能夠?qū)夂蚰Ｐ瓦M(jìn)行排序和選擇。

近來的模型都在致力于尋找能更精密模擬云層結(jié)構(gòu)的方法

隨著不斷增加的人造衛(wèi)星和更加強(qiáng)大的氣象模型，現(xiàn)在研究全球氣候變暖的人員們面臨著海量的數(shù)據(jù)需要處理。其中一些人開始尋求AI的幫助，以便從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息和新的氣候模式，來幫助更好的氣候預(yù)測(cè)。

目前已經(jīng)有研究人員致力于利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和技術(shù)來處理氣候問題。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，AI系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)越來越多的數(shù)據(jù)來不斷完善自身的性能。但對(duì)于氣候研究來說最大的問題就是數(shù)據(jù)的問題。通常情況下運(yùn)行一個(gè)高精度的氣候模型就會(huì)產(chǎn)生皮級(jí)別(1P=1024T數(shù)據(jù))的數(shù)據(jù)。目前主要的數(shù)據(jù)集由英國(guó)氣象局負(fù)責(zé)維護(hù)，這一數(shù)據(jù)集包含了45P的數(shù)據(jù)并以每天85T的速度在增加。

研究人員們由此建立一個(gè)稱為“氣候信息學(xué)”(climate informatics)的學(xué)科，來處理不斷增長(zhǎng)的巨量數(shù)據(jù)，并用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來進(jìn)行有效的處理。這一領(lǐng)域正在經(jīng)歷著快速的發(fā)展，過去的幾年里研究者們使用AI系統(tǒng)來對(duì)不同的氣候模型進(jìn)行排序篩選，并通過實(shí)際數(shù)據(jù)和模型氣候數(shù)據(jù)來識(shí)別颶風(fēng)等極端天氣，同時(shí)也致力與發(fā)現(xiàn)新的氣象模式。隨著這一領(lǐng)域的發(fā)展，氣候變遷的全貌也在一點(diǎn)點(diǎn)的清晰起來。

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)算法依賴于層層堆砌的規(guī)則和數(shù)據(jù)來產(chǎn)生需要的結(jié)果，但機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)通過模擬人腦的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，在大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下能自行生成合適的規(guī)則和結(jié)構(gòu)。這種方法特別適用于對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)十分復(fù)雜卻對(duì)人類十分簡(jiǎn)單的問題，例如：語言理解、手寫識(shí)別、視覺分類等問題。

所以天氣作為另一個(gè)十分復(fù)雜的問題就特別適合利用深度學(xué)習(xí)的方式來進(jìn)行研究。2016年研究人員就曾報(bào)道基于深度學(xué)習(xí)來識(shí)別那些傳統(tǒng)上由富有經(jīng)驗(yàn)的專家來判斷氣候模式，包括熱帶氣旋、大氣流以及天氣鋒面等。這表明算法是有可能復(fù)制人類的經(jīng)驗(yàn)的。

目前這一位于勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的團(tuán)隊(duì)正計(jì)劃將同樣的技術(shù)用于所有類型的極端天氣預(yù)測(cè)，甚至包括哪些還沒有發(fā)現(xiàn)的氣候模式。他們的終極目標(biāo)是能夠更好地預(yù)測(cè)出這些極端氣候隨著氣候的變遷模式。研究人員表示要實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo)很難，但是和工業(yè)界正在應(yīng)用的十分復(fù)雜困難的深度學(xué)習(xí)算法比起來還是容易一些。

明尼蘇達(dá)大學(xué)的計(jì)算機(jī)學(xué)家Vipin Kumar利用機(jī)器學(xué)習(xí)建立了一套能夠監(jiān)測(cè)森林火險(xiǎn)的算法并評(píng)估森林退化的情況。它的團(tuán)隊(duì)通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法還得到了一項(xiàng)不到的成果，在利用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別氣壓模式時(shí)，算法在塔斯曼海上發(fā)現(xiàn)了一種從未見過的樣本。同時(shí)Monteleoni 發(fā)明了一種可以自動(dòng)評(píng)估30種氣候模型并賦予不同的權(quán)重。通過學(xué)習(xí)出不同模型的強(qiáng)弱，這一算法可以比傳統(tǒng)算法對(duì)所有模型一視同仁的方法得到更好的結(jié)果。Monteleoni 表示氣象學(xué)界已經(jīng)開始逐漸采用AI系統(tǒng)來評(píng)估氣候模型，從而幫助他們改善預(yù)測(cè)結(jié)果。

天氣_機(jī)器學(xué)習(xí)_氣象_改變-1

由于深度學(xué)習(xí)是通過數(shù)據(jù)自己學(xué)習(xí)出模型的，很多時(shí)候人們并不清楚這一模型是如何給出結(jié)果的，這也是深度學(xué)習(xí)面臨的最大問題——不可解釋性。這讓很多人無法完全相信一個(gè)黑箱對(duì)于天氣結(jié)果的預(yù)報(bào)。勞倫斯實(shí)驗(yàn)室的研究人員William Drew Collins表示如果對(duì)于AI的預(yù)報(bào)結(jié)果不可解釋的話，他們對(duì)于這種方式會(huì)有很多的疑慮。但是他同樣表示AI系統(tǒng)對(duì)于下一代氣候模型的研發(fā)是直觀重要的，它可以整合復(fù)雜多樣的氣候現(xiàn)象來進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。Collins說：“我們需要一個(gè)建立模型的指導(dǎo)方向和基準(zhǔn)判據(jù)，而機(jī)器學(xué)習(xí)無疑是最適合的工具。”

然而不管怎樣，AI已經(jīng)開始在天氣預(yù)報(bào)中逐漸發(fā)揮它的作用。在2016年美國(guó)國(guó)家氣象局的9位氣象專家在預(yù)測(cè)風(fēng)暴持續(xù)時(shí)間時(shí)，大約75%的情況選擇了AI工具來進(jìn)行預(yù)測(cè)。他們目前計(jì)劃在更廣的領(lǐng)域中使用AI來進(jìn)行預(yù)測(cè)。

雖然絕大多數(shù)的氣象學(xué)家依舊使用傳統(tǒng)的法分析手段來進(jìn)行氣象預(yù)測(cè)，但是機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)逐漸顯示出它的強(qiáng)大能力，變革終將走入氣象領(lǐng)域方方面面!

來源：36大數(shù)據(jù)

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