“中间三天”问题，最对机器学习“胃口”

“中间三天”问题 最对机器学习“胃口”

针对每周的天气预报，我们已经体会到科技带给我们的好处。从之前的由天，到我们现在的提前预知准确的天气预报，并做好防护措施。在现代科技中，天气预报已经准确的预报具体时间节点的天气，如今，人工智能也进入了我们的视野，对于准确的数字模式，一周中间三天的问题是我们科学院一个待解决的重要问题。

而如今我们针对气象研究的机器，利用数字计算和数据库，对与天气预报要解决的难题，也最对机器学习的胃口。那么中间三天和机器怎么有联系呢。三天预报即七十二小时的预报，针对天气问题，我们面对天气的变幻莫测，存在着数据的偏差，一般来说我们还需要在大数据环境下，进行人工修改，而机器学习，意味着人工能解放，运用人工智能的修改学习，进一步修改细微的数据。简单来说，就是机器学习将代替人工，对未知的不断变化的天气预报，进行深度的修改。

早在之前，国外的学者就已经提出了这一问题，他们提出了MOS输出统计的方法，他通过提前的预测和观测数据，进行先前的预测，降低天气预报的差错点。甚至一度在某些地方有了重要的成果和作用。然而，在MOS上，我们仍旧没有解决三天问题，也就是说，我们就算是提前预测或者是提前计算也是有限的，因为我们所收集的资料数据库仍旧是之前的以及变幻的，而且他的算法也是具有本身的局限性。

而如今，面对机器学习，我们利用了机器的一些优势，那就是工作时间长，强度大，这样可以24小时进行学习计算，这样的话机器不仅有自身和数据库的涵盖算法，还可以收集更多的统计知识。我国中科院张平文，一直致力于这一机器的研究，他们也遇到了新的问题，一方面，人工智能的计算量还是不大的，一些数据录入了也许不会得到切实有效的结果。

这次冬奥会，我们计划利用这一人工智能为冬奥会提供数据要求和采集通报，将原有的大范围数据，具体到每一个地区和山头，由此数据网格就会减小，对于天气的精确把握也不会差距太大。

未来，我们一定会制作这一智能系统，为我国的三天预报提供便捷。