人工智慧如何改善天氣預報

作者陳安迪 | 2024 年 3 月 4 日 | 人工智慧, 全部, 精選

隨著人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 模型能夠做出更準確的預測，組織必須採用資料儲存解決方案來跟上這些技術的需求。

長期以來，天氣預報一直是一項具有挑戰性的工作，因為大氣是一個複雜而混亂的系統。幾個世紀以來，預測都是基於簡單的啟發式方法和對過去觀測結果的推斷，但 20 世紀多普勒雷達、電腦建模和氣象衛星的出現徹底改變了該領域。這些技術使氣象學家能夠更好地了解大氣動態，並對未來的天氣狀況做出更準確的預測。

隨著科技的進步，天氣預報變得更好、更準確。今天，我們擁有比以往任何時候都更好的運算能力，以及改進的資料建模和來自世界各地設備的資料點的激增。我們擁有強大的數據分析和機器學習。這些技術都是使人工智慧 (AI) 解決方案能夠識別複雜模式並做出令人印象深刻的預測的組件。利用現有的最佳技術，人工智慧具有巨大的潛力，可以推動預測準確性和精度的巨大飛躍。

讓我們仔細看看人工智慧如何改變天氣預報。

人工智慧在天氣預報中的作用

人工智慧能夠處理大型資料集，並以不同於標準計算的方式從中進行推理。雖然計算機可以處理數據並根據該資訊進行計算，但人工智慧可以更進一步，做出數據中尚不存在的推論。這是因為人工智慧系統無需明確編程即可從數據中學習，這使得它們能夠識別模式並做出人類難以察覺的預測。這種理解大量數據的能力使人工智慧能夠達到超人水平的性能。

一旦人工智慧應用程式建立起來，它就可以繼續收集資訊並透過機器學習從中學習。人工智慧可以全天候觀察和分析數據，無需人類工作人員的任何輸入。這種持續的分析為人工智慧提供了大量可供學習的數據，這使得它能夠隨著時間的推移來改善其預測。隨著人工智慧了解的越多，它的預測就會變得更聰明、更準確。這種隨著時間的推移學習和改進的能力是人工智慧相對於傳統天氣預報方法的關鍵優勢之一。

因為天氣確實有模式，人工智慧會逐漸了解哪些當前條件會導致哪些天氣事件，同時也結合這些模式中的異常資訊——異常發生的時間和之後發生的情況。透過這種機器學習過程和數據分析，人工智慧系統可以在未來做出比人類更精確的預測。這是非常有價值的，因為官員越早向公眾發出潛在毀滅性風暴或龍捲風的警報，人們就能更好地做好自己和家園的準備並離開該地區，以減少傷害和財產損失，甚至在某些情況下減少死亡。

雖然人工智慧在天氣預報中最令人興奮的可能性主要處於實驗階段，但將人工智慧納入現有的基於數值的預測模型也有很大的前景和潛在價值。一些公司正在測試將新的複雜數據點添加到現有模型中的結果，而這些模型之前由於數據密度而無法使用這些數據點。這些資訊可以包括衛星測量的數據，例如水蒸氣、雲層和大氣風。使用人工智慧解析這些密集數據並將其與標準模型的預測結果相結合可以使這些預測更加準確和精確。

人工智慧真正擅長的另一個領域是業界所說的“臨近預報”，即預測未來幾個小時的天氣狀況。 A 快公司文章最近報導稱，“人工智慧公司 DeepMind 開發了一種深度學習工具，在預測未來一個半小時內會下雨方面，它擊敗了現有的基於物理的模型。”

隨著適用技術的發展和成熟以及研究人員開發出正確的工具，在天氣預報中使用人工智慧只會變得更加普遍。如果今天五天的預測準確率只有 80%，行業專家預計到 2030 年，人工智慧將大幅提高這一比例。

人工智慧需要強大、高效能的資料存儲

隨著人工智慧在氣象產業變得越來越普遍，它將影響氣象組織的資料儲存方法。人工智慧可以處理大量數據，因此人工智慧應用程式需要強大的儲存解決方案來跟上。組織需要提供以下功能的資料儲存：

- - 高性能 – 低延遲和高吞吐量是這裡的重要因素。更高的性能使研究人員能夠更快、更有效率地完成專案。
  - 簡單的可擴展性 – 人工智慧專案可以從小規模開始，例如在開發階段或概念驗證階段，該專案具有小型資料集，研究人員可以使用該資料集來訓練和完善其演算法。然而，一旦人工智慧應用程式準備就緒，數據量可能會猛增。可擴展性應該是簡單且快速。
  - 高可用性 – 許多人工智慧和機器學習計畫晝夜不停地運作數天、數週或數月。資料儲存必須具有高可用性，因為這些系統不必等待它們需要的資料。
  - 安全性強 – 應透過身份驗證和授權協定來控制對資料儲存的存取。資料應該加密，而且資料鎖定和遠端資料擦除等功能也應該是智慧的，以防儲存設備落入壞人之手。
  - 彈性 – 人工智慧專案的資料儲存絕不應該容易出現單點故障。具有自我修復功能的容錯儲存磁碟機是一個不錯的選擇。