風暴雲威脅著天氣預期的AI革命

安德魯·查爾頓·派雷斯（Andrew Charlton-Perez）說，“這絕對令人難以置信”，他是從他在英國雷丁大學的辦公室和我講話的。他的同事劍橋大學西蒙·德里斯科爾（Simon Driskol）熱情地搖動它。 “應用程序非常不同，並且使用截然不同。”

不，它們不提量子計算或核融合。他們正在談論天氣預測。查爾頓·佩雷斯（Charlton-Perez）說：“人們對天氣預報及其有多糟糕哭泣。”作為氣象學教授，他聽到了這一點。根據大氣的複雜性，我們評估氣氛的能力實際上是一種超級力量，因為許多人沒有意識到。他說：“這是一個非常複雜的系統。我們無法很好地註意到。我們可以將其放在您的手機上，這非常準確。”

數學和物理研究員Driskal與Charlton-Perez一起花了很多時間在“非常完美”的奇蹟上。自1990年代以來，他們將衛星，氣球，船隻和地面傳感器收集的許多pb體的天氣數據切割。現在，他們正在測試可以改變評估天氣過程的新的AI模型。不，您會吟，這絕對不是完美的。明天將是晴天，您將改變學習方式。

我們這個時代的一些大科學見解來自評估氣氛的嘗試。愛德華在對天氣循環進行建模時發現了混亂的學說。他知道，風暴發展的方法是混亂的，並且在很大程度上取決於最初的條件。洛倫茲使用溫度和風速等變量將這些早期條件餵入了早期的數字計算機。他發現，其中一個變量的一個很小的變化導致了對風暴路徑的不同估計。他稱其為“決定性混亂”。在受歡迎程度上，它被稱為蝴蝶效應。

每次您在手機上發出天氣警告時，這都要歸功於Lorenz，並且有點每日分析 國家和國際 氣候中心。對於它們的早期變量，他們使用了由地球和軌道上數千個傳感器收集的氣候數據，然後將其饋入大型計算機，該計算機吐出了最準確的說明，您說的是“ 30％的雨水”。它被稱為數值氣候評估，並由ROST判斷了數十年。

問題在於，它要求昂貴的超級計算機需要獲取大量當前的天氣數據，與過去的事件進行比較並了解正在發生的事情。全球團隊已合作創造您的降雨。例如，Driskal提供瞭如何影響海冰的熟練程度。最終，這意味著只有少數國家可以根據世界上許多人的ER來創建氣候報告。

所有這些都可以切換到新的AI模型。一個。 去年的論文。他們禮貌地做了，但“最大的區別是，這是數千次，”查爾頓·派雷斯（Charlton-Perez）說。此外，“我們使用的說明……我在筆記本電腦上運行了它們”。

因此，AI可以允許評估員以低資源和小型團隊來評估環境，這意味著更少依靠美國或歐盟來獲取有關巴巴多斯溫度的信息。我們將訪問天氣評估。它有助於較小的國家，但也允許任何人跟踪適當的天氣現象。如果您喜歡彩虹，則可以要求AI模型查看下一個可以出現的地方。

儘管如此，查爾頓·佩雷斯（Charlton-Perez）還是警告說，可能會有新的障礙。傳統上可以自由共享進行參考所需的輸入數據。但是，當分析的成本下降時，他說：“數據變得比現在更多。”他擔心AI天氣模型（例如Google，Microsoft和Nvidia）背後的公司可以與此類數據的天氣服務獲得特殊關係。換句話說，全球取決於技術公司而不是政府機構。

此外，這可以在我們需要的時候減少公眾對免費說明的訪問。熱浪更糟。曾經不舒服的風暴現在造成殺手造成的洪水。人們擔心查爾頓·佩雷斯（Charlton-Perez），認為氣象評估是人類的“主要氣候變化適應工具”。在極端天氣的上升時代，我們需要知道即將發生的事情。擁有這些信息可能是生與死之間的區別。

安娜利週

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