人类在预测天气这件事上已持续了千百年,古时便有夜观天象,而今随着科技发展,人工智能和机器学习领域取得突破,AI也越来越多地参与到天气预报行业中。
最近,DeepMind和谷歌新研究出了一种基于机器学习的天气模拟器,可以在60秒内预测10天内的天气。DeepMind以「编码-处理-解码」的方式使用图神经网络(GNN)创建的自回归模型GraphCast,在10天的预报中,在6小时步长和0.25°经纬度分辨率下,超过了目前最精确的确定性系统——ECMWF的HRES,并且GraphCast只需要一台Cloud TPU v4设备即可预测。
我们的科技留言板“有意见”如下
@不倒翁:中国古人说,“差若毫厘,谬以千里。”在科学领域,称之为“蝴蝶效应”。高性能计算结合AI的价值是分析大量的数据,但并不是分析更准确的数据,有些领域的就不适合数据越大,分析越准确,天气预测就是之一,因为计算机对于最初的数据非常敏感,前期一个微小的变化将对后面产生不可估量的影响。所以我们洞见大自然,只能在大自然的范围内!除非AI在更高维度观察大自然,不然不可能预测准确。
@黑咕隆咚:虽然AI预测天气用时短且准确率高,但是它也不会完全取代人类,预测结果还是得依靠有经验的人员进行核验,然后再传达给公众,以确保其可靠性,而且AI擅长预测它所接受训练的数据中常见的模式,如果遇到异常极端天气,它还能否预测呢?
@周一见:雷丁大学的气象学家Rob Thompson说:「与其说DeepMind的研究完全颠覆了我们所知道的雨水预报,不如说它只是提供了一种不同的方法。它的表现与当前其他尖端类型的模型类似,可能稍微好一点,但并没有领先很多」
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各大奢侈品牌一直广泛运用基础AI技术开展数据分析,借此预测需求、管理供应链并支持其他运营用例,但近期生成式AI的爆发式演进将AI技术提升到了新的水平,既带来种种前所未有的机遇、也造就意想不到的挑战。
一个是磁记录、机械装置、数据保留率高、和各种通用工作负载相适应的HDD,一个是电子记录、通过电路板、数据保留因应用而异、适用实时数据处理的SSD,两者争论多年。