最近大雨袭来,楼中观海。小伙伴们出门精密计算停雨时段,还要带把伞。
然而更多的时候,明明看过了天气预报,以为避开大雨,最后还是发现自己想多了。
天气的影响因素,除了湿润度、风速、地形、温度还有很多维度,传统的天气预报是连续分析不同时刻的天气图,判断天气系统的移动方向和速度,进而做出未来天气状况的判断,而这也就很难预测出短时间内的天气变化了。
既然现在AI这么发达,有没有可能请它来预测天气,提供精准的天气预报呢?
小P在网络上搜索一番,发现很多研究人员已经在着手借助AI技术进行天气预测。
例如,IBM内部团队利用机器学习研究出云预测的模式。
又例如,俄克拉荷马大学的计算机科学家McGovern将AI算法纳入气象局的冰雹预测,他训练神经网络,以学习训练数据中与图像中风暴相关的特征。
未来AI技术发展成熟后,预测出精准的天气预报,应用方向也非常广泛。
最直接收益的便是受天气影响较大的行业。
比如农业。如果能够在短时间内准确预报出降水天气,水利部门可以及时进行调度,水文预报模型进行山洪灾害、中小河流洪水预报预警,有效的防洪抗旱,让农作物收成有保障。
进一步,如果能将冰雹、大风等极端天气预测准确,同样农民可以提前收割果实,降低农业损失。
此外,对于一些需要进行户外活动的行业而言,准确的天气预报同样可以帮助大家做好应对措施。
如生鲜物流行业,在天气不佳道路容易滞留车辆的时间段,可以提前做好生鲜保鲜或运输方面的准备,减少货品损失量。
而建筑行业,则可以避免在极端降水天气安排生产工作,保证建筑质量、施工安全,及工期预算等等。
而如果是一些需要举办会展演出行业,也可以避开这些天气或更换至室内场地,保证展会效果。
日常生活相关——对个人来说,提前预报天气,可以避免用户在洗完车后的短时间内就遇到沙尘暴等天气。婚礼等重大庆祝场合,可以规避不佳天气,或转入室内进行活动庆祝。
这样看来,未来AI技术预测天气预应用场景极为广泛,从生产到生活、从企业到个人都能获得巨大收益。而AI进入气象行业的最好办法,就是AI技术开发人员与传统气象专家合作,气象专家精于专业领域数据采集等工作、而AI开发者则可以负担建模的工作。
长远来讲,促进气象研究人员加入深度学习的行列,用AI技术进行天气预测,是激发气象行业的创新的最佳手段。
最后,想要学会AI技术来进行天气预测,需要选择合适的深度学习框架来辅助。想要速度实现训练,需要借助易用的深度学习框架实现。感兴趣的同学不妨使用PaddlePaddle进行一番尝试,也期待以后AI可以更广泛的运用在天气预测之中~
(措不及防的广告就像措不及防的暴雨,小P的皮带着满满的爱,伴你左右~)
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