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DeepMind发表AI天气预测新模型

DeepMind发表AI天气预测新模型

继围棋和电竞游戏後,DeepMind这回将触角伸进天气预报,与英国气象局(Met Office)合作发表一篇关於天气预测的论文,指出人工智能(AI)可望协助人们在不断变化的环境中应付决策挑战。

据VentureBeat报导,DeepMind在这篇刊登在《自然》期刊上的论文中指出,经过气象专家的评估,DeepMind的短期天气预测AI模型以88%的绝对优势,在准确度和实用性两方面排名第一,优於其他传统预测方法。

研究人员表示,提前至多2小时进行高分辨率降雨预测的实时预报(nowcasting),可支持许多仰赖天气做出决策产业的社会经济需求。准确的实时预报是这些产业长期存在的重要挑战,DeepMind使用深度生成模型的方法直接解决此一重大问题,改善了现有的解决方案,为决策者提供所需的洞见。

尽管近年来已有数种基於机器学习的方法问世,但这些AI实时预报模型并非都纳入小规模的天气模式,或是提供整个区域的预报。因此,DeepMind建立了一种深度生成模型(DGM)进行天气预报,透过学习数据的机率分布,也就是描述随机变量所有可能值的功能,从模型所学习的分布来产生实时预报。

DeepMind是在一个大规模降雨事件的数据集上训练其深度生成模型,这些事件来自2016~2018年英国的雷达观测数据,并使用NVIDIA V100 GPU,只需1.3秒即可生成天气预测样本。和其他热门的实时预报方法及机器学习模型相比,DeepMind的深度生成模型可以在1,536公里×1,280公里的区域内产生更真实且一致的预测,提前期为5~90分钟。

DeepMind 资深科学家Shakir Mohamed表示,具备建立复杂现象的模型、快速做出预测并呈现不确定性的能力,使AI成为环境科学家以及研究气候变迁影响者的强大工具。

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