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

2024-05-20 08:46:29來源：化工儀器網(wǎng)關(guān)鍵詞：天氣閱讀量：1089

　　【儀器網(wǎng) 時(shí)事聚焦】人工智能的發(fā)展為我們生活帶來了許多的便利強化意識，而作為一項(xiàng)計(jì)算機(jī)技術(shù)長期間，其對(duì)科研工作帶來的改變則更加明顯。

　　其中現場，頗具代表性的一點(diǎn)便是高端化，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)收集探討、整理和分析工作不負眾望，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)調解製度，從中提取出有價(jià)值的信息精準調控，為科研人員提供更為準(zhǔn)確和高效的研究工具。

　　也正因如此應用的因素之一，訓(xùn)練AI模型來滿足一些特殊科研需求解決，成為了不少單位嘗試的方向預期，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)幅度。

　　近日結構，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)悉貢獻，SEEDS模型與ChatGPT等流行的大型語言模型規模最大、Sora等生成式AI工具類似，并且實(shí)際使用過程中統籌，可以僅基于1—2個(gè)輸入數(shù)據(jù)最深厚的底氣，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)變量作為初始條件堅實基礎，使用概率性預(yù)測(cè)模型進(jìn)行極端氣象推斷稍有不慎。與傳統(tǒng)方法相比，SEEDS能更快地生成更多天氣場(chǎng)景等地，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)果來幫助有關(guān)人員計(jì)算并規(guī)避極端天氣的危害最為顯著。

　　或許聽起來并沒有特別突出，但是實(shí)際效果卻出乎意料規定。在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中環境，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)果的速度高質量，成功預(yù)測(cè)了結(jié)果相對簡便，而事實(shí)上，在熱浪暴發(fā)前7天流程，美國氣象機(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)生合作。

　　那么是不是說AI是應(yīng)對(duì)極端數(shù)據(jù)的最佳手段呢？就目前來說不全是深刻變革。事實(shí)上結論，AI預(yù)測(cè)天氣還是基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)的，而提供的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)越多質生產力，所能計(jì)算到的結(jié)果就越精確適應性強，鎖定的氣象范圍也就越集中。與之相對(duì)的先進的解決方案，如果提供的數(shù)據(jù)有問題拓展，那么預(yù)測(cè)結(jié)果就同樣不可信。因此從這點(diǎn)來看宣講活動，決定極端天氣預(yù)測(cè)結(jié)果的根本要素之一不斷進步，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)來實(shí)現(xiàn)的規模。

　　換言之損耗，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提供非常完善，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)性能穩定。

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