眼控科技人工智能研究院：AI能为天气预测做什么？

每个人都喜欢谈论天气。几乎每一次谈话，在某种程度上，似乎都回到了北方下了多少雪或者南方下了多少雨的问题上。但是天气不仅仅是闲聊，它还可以是洪水和山体滑坡，可以帮助农作物丰收，也可以让另一个国家陷入缺粮的危机。电力公司依靠天气的预测来规划和判断多少电力需要并网，航空公司更是根据天气的短临变化来调整运营策略。去年，与天气有关的灾难使美国经济损失了3000多亿美元。当你在郊游时遇到大雨倾盆，当地的气象学家很容易成为替罪羊，尽管人们普遍认为天气预报越来越好。这些现象让我们思考：天气预报需要什么新的技术，又能成为什么样的生意?

当我们使用“天气数据”时，我们通常是在处理大数据——跨越大量时间和地理区域的大量信息。虽然这些数据对天气预报很有价值，但棘手的是如何在不过度饱和或过于复杂的情况下利用它们。这就是人工智能和机器学习发挥作用的地方，它们可能会对我们理解天气的方式产生革命性的影响。AI可以使得更准确的天气预测成为现实，AI天气预报是一个理想的用例，因为有宝贵的历史数据和当前的天气数据，可以在观测建模预测影响决策这一天气数据全价值链上发挥作用。

为了实现AI天气预测，数据被输入到一个算法模型中，该算法使用深度学习技术来学习并根据过去的数据进行预测。深度学习技术已经在图像和语音识别以及自然语言处理(NLP)等领域取得了成功，它也可以应用于天气和气候领域。尽管如此，天气模式是由大量复杂的数据点组成的，这使得天气预测成为一项需要大量数据和计算的工作。这意味着将需要使用大量的计算能力以及更多的存储空间来保留数据。此外，深度学习算法的有效性取决于它们所训练的输入，这使得数据质量和标记成为该技术的一个关键组成部分。尽管如此，人工智能和深度学习系统的力量可以被用来吸收和分析这些多因素的数据集，比以往任何时候都要更快、更准确。

结果开始显现。例如，美国气象协会(AMS)的研究表明，AI技术的使用能够提升数据筛选的能力，提供影响天气的洞察力，并给人类天气预报和决策提供及时的指导。更为关键的是，AI可以提供更灵活、更强大的模型，能够识别大量建模和观测到的天气特征之间的复杂关系。该研究还指出，AI可以直接预测天气带来的影响，包括由太阳能或风能等可变来源产生的电力、特定地区的能源消耗或机场到达能力。

AI可以变革天气预报的另一个原因是新的传感技术使得每天都会生成庞大的新型天气数据。1000多颗以天气为中心的卫星围绕地球运行，散布在全球各地的气象雷达实时探测，它们跟踪并发送有关云模式、风、温度和天气系统的数据。此外，也许最有趣的是，由于物联网的扩张，新的数据来源(如互联网交通信号灯、太阳能电池板、气温度计、智能空调设备、手机压力传感器、车联网传感器等)，完全可以从新的数据维度孕育更细粒度的天气预报算法。

AI在天气预测方面的应用正处于起步阶段，应用场景还需要更广泛的探索，算法还需要更深入的研究。AI+天气，既是一个新的技术领域，更是一门大生意。眼控科技人工智能研究院的气象专家和人工智能专家们正在通力合作，致力于通过AI技术构建更精准的更智能的天气预报产品，深度赋能道路交通、航空安全、物流运输、城市应急等多种应用场景，让精准的气象预报更好的赋能百行百业。