人工智能如何改善天气预报

作者陈安迪 | 2024 年 3 月 4 日 | 人工智能, 全部, 精选

随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 模型能够做出更准确的预测，组织必须采用数据存储解决方案来跟上这些技术的需求。

长期以来，天气预报一直是一项具有挑战性的工作，因为大气是一个复杂而混乱的系统。几个世纪以来，预测都是基于简单的启发式方法和对过去观测结果的推断，但 20 世纪多普勒雷达、计算机建模和气象卫星的出现彻底改变了该领域。这些技术使气象学家能够更好地了解大气动态，并对未来的天气状况做出更准确的预测。

随着技术的进步，天气预报变得更好、更准确。今天，我们拥有比以往任何时候都更好的计算能力，以及改进的数据建模和来自世界各地设备的数据点的激增。我们拥有强大的数据分析和机器学习。这些技术都是使人工智能 (AI) 解决方案能够识别复杂模式并做出令人印象深刻的预测的组件。利用现有的最佳技术，人工智能具有巨大的潜力，可以推动预测准确性和精度的巨大飞跃。

让我们仔细看看人工智能如何改变天气预报。

人工智能在天气预报中的作用

人工智能能够处理大型数据集，并以不同于标准计算的方式从中进行推理。虽然计算机可以处理数据并根据该信息进行计算，但人工智能可以更进一步，做出数据中尚不存在的推论。这是因为人工智能系统无需明确编程即可从数据中学习，这使得它们能够识别模式并做出人类难以察觉的预测。这种理解大量数据的能力使人工智能能够达到超人水平的性能。

一旦人工智能应用程序建立起来，它就可以继续收集信息并通过机器学习从中学习。人工智能可以全天候观察和分析数据，无需人类工作人员的任何输入。这种持续的分析为人工智能提供了大量可供学习的数据，这使得它能够随着时间的推移改进其预测。随着人工智能了解的越多，它的预测就会变得更聪明、更准确。这种随着时间的推移学习和改进的能力是人工智能相对于传统天气预报方法的关键优势之一。

因为天气确实有模式，人工智能会逐渐了解哪些当前条件会导致哪些天气事件，同时还结合这些模式中的异常信息——异常发生的时间和之后发生的情况。通过这种机器学习过程和数据分析，人工智能系统可以在未来做出比人类更精确的预测。这是非常有价值的，因为官员越早向公众发出潜在毁灭性风暴或龙卷风的警报，人们就能更好地做好自己和家园的准备并离开该地区，以减少伤害和财产损失，甚至在某些情况下减少死亡。

虽然人工智能在天气预报中最令人兴奋的可能性主要处于实验阶段，但将人工智能纳入现有的基于数值的预测模型也有很大的前景和潜在价值。一些公司正在测试将新的、复杂的数据点添加到现有模型中的结果，而这些模型之前由于数据密度而无法使用这些数据点。这些信息可以包括卫星测量的数据，例如水蒸气、云层和大气风。使用人工智能解析这些密集数据并将其与标准模型的预测结果相结合可以使这些预测更加准确和精确。

人工智能真正擅长的另一个领域是业界所说的“临近预报”，即预测未来几个小时的天气状况。 A 快公司文章最近报道称，“人工智能公司 DeepMind 开发了一种深度学习工具，在预测未来一个半小时内会下雨方面，它击败了现有的基于物理的模型。”

随着适用技术的发展和成熟以及研究人员开发出正确的工具，在天气预报中使用人工智能只会变得更加普遍。如果今天五天的预测准确率只有 80%，行业专家预计到 2030 年，人工智能将大幅提高这一比例。

人工智能需要强大、高性能的数据存储

随着人工智能在气象行业变得越来越普遍，它将影响气象组织的数据存储方法。人工智能可以处理大量数据，因此人工智能应用程序需要强大的存储解决方案来跟上。组织需要提供以下功能的数据存储：

- - 高性能 – 低延迟和高吞吐量是这里的重要因素。更高的性能使研究人员能够更快、更高效地完成项目。
  - 简单的可扩展性 – 人工智能项目可以从小规模开始，例如在开发阶段或概念验证阶段，该项目具有小型数据集，研究人员可以使用该数据集来训练和完善其算法。然而，一旦人工智能应用程序准备就绪，数据量可能会猛增。可扩展性应该简单且快速。
  - 高可用性 – 许多人工智能和机器学习项目昼夜不停地运行数天、数周或数月。数据存储必须具有高可用性，因为这些系统不必等待它们需要的数据。
  - 安全性强 – 应通过身份验证和授权协议来控制对数据存储的访问。数据应该加密，并且数据锁定和远程数据擦除等功能也应该是智能的，以防存储设备落入坏人之手。
  - 弹性 – 人工智能项目的数据存储决不应该容易出现单点故障。具有自我修复功能的容错存储驱动器是一个不错的选择。