Google AI即時預測降雨量 竟比美國氣象局更準?

科技 20:00 2020/01/15

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Google研究團隊指出,現正研究以機器學習來進行即時預測天氣,而且其短期預測的準確率,比美國國家海洋及大氣管理局(NOAA)使用的HRRR還要高。

天氣變化多端,影響大眾的日常生活。不少人總依靠天氣預測,來判斷當天的行程,或在暴風雨前夕,採取應對措施。Google研究團隊指出,現正研究以機器學習來進行即時預測天氣,以5至10分鐘的速度完成運算,預測短期0到6小時內的降雨量。而且其短期預測的準確率,比美國國家海洋及大氣管理局(NOAA)使用的高解析度快速更新(HRRR)還要高。

Google研究團隊在其「Machine Learning for Precipitation Nowcasting from Radar Images」論文中提到,在機器學習的協助下,Google能單純利用AI分析雷達圖像並作出天氣預測,不需要再依賴及進行實際的物理模擬。該AI將預測範圍縮小至1x1公里區域外,時間區間也能劃分至1小時,以更快且解析度更高的方式,預測地區的短期天氣。Google系統可以利用1個小時的雷達圖像,預測接下來0到6小時的雷達圖像。

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Google提到,在訓練機器的過程中,研究人員採用了2017年至2019年期間的美國大陸氣象觀測數據,並以4周為區間切分多段。每段的前3周用於訓練模型,第4周就用來評估成果。團隊亦解釋,由於Google的雷達資料是以圖像的方式呈現,所以只能從樣本中,訓練神經網路學習近似天氣的物理,而非實質模擬大氣運作。因此,他們利用了卷積神經網絡(Convolutional Neural Network),處理電腦視覺的問題。

Google資料顯示,Google運用機器學習的預測方法,與HRRR比較,發現Google的短期預測品質明顯較高。但若預測範圍設定在5到6小時後,HRRR的預測結果準確度,就會超越Google。另一方面,HRRR的運算時間需若1至3小時;但Google的運算時間,只需5至10分鐘。

責任編輯:曾曉汶

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