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AI能否應(yīng)對(duì)極端天氣?其實(shí)這個(gè)問(wèn)題關(guān)鍵不單單在人工智能

2024-05-20 08:46:29來(lái)源:化工儀器網(wǎng)關(guān)鍵詞:天氣閱讀量:1013
我要評(píng)論

導(dǎo)讀:人工智能的發(fā)展為我們生活帶來(lái)了許多的便利,而作為一項(xiàng)計(jì)算機(jī)技術(shù),其對(duì)科研工作帶來(lái)的改變則更加明顯。

  【儀器網(wǎng) 時(shí)事聚焦】人工智能的發(fā)展為我們生活帶來(lái)了許多的便利,而作為一項(xiàng)計(jì)算機(jī)技術(shù),其對(duì)科研工作帶來(lái)的改變則更加明顯。
 
  其中,頗具代表性的一點(diǎn)便是,人工智能有效地提高了科研工作的效率。傳統(tǒng)的科研方法往往需要大量的數(shù)據(jù)收集、整理和分析工作,這些工作通常耗時(shí)耗力且容易出錯(cuò)。而人工智能技術(shù)可以快速地處理和分析海量數(shù)據(jù),從中提取出有價(jià)值的信息,為科研人員提供更為準(zhǔn)確和高效的研究工具。
 
  也正因如此,訓(xùn)練AI模型來(lái)滿足一些特殊科研需求,成為了不少單位嘗試的方向,并將其作為一個(gè)重要的工作進(jìn)行推進(jìn)。而其中就包含了氣象科學(xué)。
 
  近日,谷歌公司發(fā)布了一款新的生成式人工智能(AI)模型——可擴(kuò)展集成包絡(luò)擴(kuò)散采樣器(SEEDS)。據(jù)悉,SEEDS模型與ChatGPT等流行的大型語(yǔ)言模型、Sora等生成式AI工具類似,并且實(shí)際使用過(guò)程中,可以僅基于1—2個(gè)輸入數(shù)據(jù),推斷出多達(dá)31個(gè)天氣場(chǎng)景。
 
  而目前傳統(tǒng)的氣象預(yù)測(cè)是將隨機(jī)變量作為初始條件,使用概率性預(yù)測(cè)模型進(jìn)行極端氣象推斷。與傳統(tǒng)方法相比,SEEDS能更快地生成更多天氣場(chǎng)景,從而保證在較低的錯(cuò)誤率下盡可能的提供出合適的結(jié)果來(lái)幫助有關(guān)人員計(jì)算并規(guī)避極端天氣的危害。
 
  或許聽起來(lái)并沒(méi)有特別突出,但是實(shí)際效果卻出乎意料。在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中,研究人員基于2022年歐洲熱浪進(jìn)行建模,SEEDS以每3分鐘可給出256個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果的速度,成功預(yù)測(cè)了結(jié)果,而事實(shí)上,在熱浪暴發(fā)前7天,美國(guó)氣象機(jī)構(gòu)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)未能預(yù)測(cè)該事件即將發(fā)生。
 
  那么是不是說(shuō)AI是應(yīng)對(duì)極端數(shù)據(jù)的最佳手段呢?就目前來(lái)說(shuō)不全是。事實(shí)上,AI預(yù)測(cè)天氣還是基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的,而提供的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)越多,所能計(jì)算到的結(jié)果就越精確,鎖定的氣象范圍也就越集中。與之相對(duì)的,如果提供的數(shù)據(jù)有問(wèn)題,那么預(yù)測(cè)結(jié)果就同樣不可信。因此從這點(diǎn)來(lái)看,決定極端天氣預(yù)測(cè)結(jié)果的根本要素之一,還是對(duì)于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確采集能力。而這個(gè)能力是依賴傳感器技術(shù)、衛(wèi)星技術(shù)等一系列觀測(cè)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
 
  換言之,即便如今借助人工智能我們能夠?qū)崿F(xiàn)許多事,但是條件依舊要我們來(lái)提供,AI的發(fā)展方向或許還是要依賴于與其他先進(jìn)技術(shù)的協(xié)調(diào)。
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