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科學(xué)家利用人工智能可更好地預(yù)測(cè)惡劣天氣

人工智能
2019
07/23
01:15
快科技
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評(píng)論

出處:快科技 作者:斌斌 

據(jù)外媒報(bào)道,科學(xué)家研制出一種新型的計(jì)算機(jī)模,可利用人工智能更快、更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)惡劣天氣。

往往在預(yù)報(bào)天氣時(shí),氣象學(xué)家會(huì)使用許多模型和數(shù)據(jù)源來(lái)跟蹤云的形狀和運(yùn)動(dòng),這些云可能預(yù)示著嚴(yán)重的風(fēng)暴。然而,隨著越來(lái)越多的天氣數(shù)據(jù)集和迫在眉睫的最后期限,他們幾乎不可能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)所有風(fēng)暴的形成,尤其是小規(guī)模的風(fēng)暴。

由美國(guó)賓夕法尼亞州立大學(xué)、阿庫(kù)氣象公司、西班牙阿爾梅里亞大學(xué)等機(jī)構(gòu)組成的研究小組研制出一種用于識(shí)別潛在風(fēng)暴的新型計(jì)算機(jī)模塊。這種計(jì)算機(jī)模塊可以從衛(wèi)星圖像中檢測(cè)云的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng),是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)線性分類(lèi)器的人工智能解決方案。并且這種人工智能解決方案已經(jīng)運(yùn)行在匹茲堡超級(jí)計(jì)算中心的Bridges超級(jí)計(jì)算機(jī)上。

在他們的研究中,研究人員分析了50000多張美國(guó)氣象衛(wèi)星的歷史圖像,在這些圖像中,氣象學(xué)家鑒定并標(biāo)記了逗點(diǎn)云型云系的形態(tài)和運(yùn)動(dòng)。逗點(diǎn)云型因其外形類(lèi)似于逗號(hào)而得名,與氣旋的形成密切相關(guān),而氣旋的形成可導(dǎo)致包括冰雹、雷暴、大風(fēng)和暴風(fēng)雨等惡劣天氣事件。

研究人員利用人工智能技術(shù),“教會(huì)”計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別和檢測(cè)衛(wèi)星圖像中的逗點(diǎn)云型,幫助氣象專(zhuān)家更高效地在海量的天氣數(shù)據(jù)中及時(shí)檢測(cè)惡劣天氣。

他們發(fā)現(xiàn),這個(gè)方法可以有效地檢測(cè)出逗點(diǎn)云型,準(zhǔn)確率高達(dá)99%,而且每次預(yù)測(cè)平均僅需40秒。此外,這種方法還可以有效地預(yù)測(cè)出64%的惡劣天氣事件,優(yōu)于其他現(xiàn)有的惡劣天氣檢測(cè)方法。

研究人員表示:“這項(xiàng)研究還處于早期嘗試,旨在向科學(xué)界證明基于人工智能天氣預(yù)測(cè)的可行性。將這種方法與其他天氣預(yù)報(bào)模型相結(jié)合,將有可能使天氣預(yù)報(bào)更準(zhǔn)確。”

THE END
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