预测未来？Google 用 AI 模型实现了“近乎实时”的天气预报
编者按：本文来自“爱范儿”，作者：李晨，36氪经授权发布。
对人类来说，时间一直是最大的敌人，超越时间一直是人类的梦想，「预测未来」就是人类想要超越时间的一种方式。
天气预报就是生活中最常见的一种「预测未来」，但就像刚才说的，预测天气同样也是非常困难的一件事。而现在来看， AI 或许是一件能够大大增强天气预报功能性的工具。
▲ 图片来自：British Council Learn English
Google 最近在官方的博客中分享了一项新的研究，该研究声称 Google 实现了「近乎实时」的天气预报。
不过这项工作还处于早期阶段，目前也尚未集成到任何的商业系统中，但早期的研究结果还是显示出了很大的希望。在这篇并未经过行业专家评论过的论文中表示，Goolge 的研究人员描述了他们是如何通过仅仅数分钟的计算时间，以一公里的范围提前 6 小时实现了准确的降雨预测。
数分钟的计算时间相比目前是一个巨大的提升，按照现有的技术可能需要数个小时的计算才能生成预测，尽管它们用了更长的时间生成了更复杂的数据。
研究人员表示，快速的预测有着极大的现实意义，这将有效适应气候变化，特别是极端天气状况下，快速预测会是一个非常重要的工具。短期预测对于某些危机规避有着很高的重要性，合适运用能够有效避免生命和财产损失。
Google 的预测最大优势就是速度，然而这样的速度是怎么来的呢？研究人员将他们的预测方法与目前两种主流的预测方法进行了对比：光流法（通过观察云这样的现象运动）以及模拟法（创建物理上的天气系统模拟）。
这些传统方法面临的问题在于计算量极为庞大，尤其是模拟法需要计算大量的物理效果。像美国联邦机构为天气预报所做的模拟，每天需要处理来自不同气象站多达 100TB 的数据量，并且需要花费数小时在昂贵的超级计算机上进行模拟。按照一次计算 6 小时算，一天顶多也只能计算 3-4 次。
相比之下 Google 的方法只需要数分钟，因为它们不是尝试进行复杂的天气建模，而是通过对简单的雷达数据进行计算预测。研究人员使用了美国国家海洋和大气管理局（NOAA）在 2017 -2019 年间在美国附近收集的历史雷达数据来训练他们的 AI 模型。
研究人员表示，他们的方法与使用相同数据的现有的三种方法一样好甚至还要更好。但是该 AI 模型在预测 6 小时以上的远期预测时表现就不如人意了。目前来看这是机器学习在天气预报中的最佳选择：快速的进行短期预测，而较长时间的预测交给功能更强大的模型，像 NOAA 可以创建出 10 天的天气预报。
虽说目前还没有看到 AI 在天气预报中的实际应用，但现在已经有很多公司在进行该领域的工作，包括 IBM 和 Monsanto 等一些我们所熟知的公司。就像 Google 的研究人员所说。随着人类和气候之间的相互影响，这种预测技术在未来会变得越来越重要。
封面图来自pexels
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