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借助40年資料分析 微軟AI預測天氣更快更省力

研究團隊以類似建築紙模的方式,將立方體反映到地球表面再平鋪展開。Journal of Advances in Modeling Earth Systems

微軟(Microsoft)資料科學家利用人工智慧(AI),藉由分析過去40年的天氣模式,提高天氣預報的準確度。

據世界經濟論壇(World Economic Forum)報導,主要研究人員Jonathan Weyn以機器學習方法取代大型精密儀器,觀察並分析過往每次預測之間的驗變模式,進而模擬全球一年份的天氣狀況。

結果顯示,以數據為基礎的AI模型,能以更快速、簡便的方法,做出和傳統天氣預測相仿的模型。

儘管新模型的準確度不如當今的頂尖傳統預測模型,不過,對比目前天氣預報在全球布下預測點所需的運算能力,AI節省大約7,000倍。

當速度加快,就算分析的起始條件偶有變動,預報中心也能儘速應對,並確立整體預測結果,像是颶風影響範圍可能會到哪裡,大大提升預報效率。

Weyn表示,在對過往天氣數據進行訓練後,物理公式所無法處理的不同變項間關係,AI演算法都能討論到。當變項更少,便能更快建立模型。

為了成功結合AI技術和天氣預報,研究團隊將立方體的6個面反映到地球上,再將6個面平鋪開來,如同建築設計的紙模。

由於極地天氣的特殊性,位處極地的那一面會經過特別處理,將其納入考量也能提高預報準確度。

該研究依照天氣預報標準,以500hPa的海拔環境、每12小時為單位,來預測整個年度的天氣模型。

團隊表示,資料驅動模型若要和現行預測方法開始競爭,仍需處理更多細節。不過,這些概念也顯示出天氣預報替代方法的可行性,尤其是現今天氣觀測數量不斷增加。

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