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人工智能 Weather Model的功耗比传统模型少7,000倍

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天气预报是我们功能最强大的计算机承担的关键任务之一。它需要数以百万计的计算和庞大的机器求解方程,从而有助于预测温度,风和降雨等条件。它也是预测可能影响整个地区和经济的重大天气事件的重要工具。

随着我们技术的发展,天气预报领域将继续迅速改善,变得更加准确和高效。华盛顿大学与微软研究院之间的合作产生的新成果表明,如何将人工智能(AI)用于这些精确的预测。这项新技术可以分析过去的天气模式以预测未来的事件,并且比当前的模型更有效。随着更多的进步,它也可能会达到比当今模型更加精确的地步。

新的全球天气模型

新的全球天气模型使用最近40年的天气数据进行预测,这与使用物理计算的其他天气模型不同。该新模型非常简单且基于数据,它可以模拟整个世界的全年气候模式。它与现有模型相比既快又有效,它通过对每个预测重复执行步骤来实现

该研究是 已发表 发表在《地球系统建模进展》杂志上。

乔纳森·韦恩(Jonathan Weyn)是这项研究的主要作者。

机器学习 本质上是在进行模式识别的荣耀版本,” said Weyn. “它看到了一个典型的模式,认识到它通常如何发展,并根据过去40年数据中看到的示例来决定要做什么。”

目前,新模型的准确性不如当今的最新模型,但由于基于AI,它使用的计算机功能要少7,000倍才能开发相同范围的预测。因为它的计算工作量较小,所以速度更快。

合奏预测  

随着速度的提高,预测中心将能够运行具有不同条件的多个模型。这称为“整体预报”,用于对天气事件的各种可能条件进行预测。

戴尔·杜兰(Dale Durran)是威斯康星大学大气科学教授,也是该研究的作者。

“There’这种方法的效率高得多;那’s what’如此重要,” said Durran. “承诺是它可以使我们通过建立一个模型来处理可预测性问题。’足够快以运行非常大的乐团。”

该项目是在该论文的合著者Microsoft Research的Rich Caruana提出使用AI基于历史数据进行天气预报的时候开始的。这意味着不再需要依靠物理定律来做出这样的预测。

“在对过去的天气数据进行培训之后,人工智能该算法能够提出物理学方程式可以解决的不同变量之间的关系’t do,” Weyn said. “我们可以使用更少的变量,因此可以建立一个模型’s much faster.”

通过在天气预报中预测标准变量来测试该模型。它整年每12小时进行一次预测,根据WeatherBench(数据驱动天气预报的基准测试),新模型是性能最高的模型之一。

如果要与现有模型一起使用或代替现有模型使用,研究人员必须继续调整模型。作者认为,这可能是替代将来生成天气预报的方法。

亚历克斯·麦克法兰(Alex McFarland)是一位历史学家和新闻工作者,报道了人工智能的最新发展。