想象一下,數(shù)以萬計(jì)的高爾夫球以超過每小時(shí)100英里的速度從天而降會是怎樣的情形,而冰雹所能造成的破壞正與其相當(dāng)。
在短短幾分鐘的時(shí)間內(nèi),冰雹就會摧毀莊稼,讓車身凹陷,粉碎擋風(fēng)玻璃,甚至?xí)尫课莺徒ㄖ飩劾劾?,造成?shù)十億美元的損失。
“由于冰雹有很大的破壞性,我們希望能夠更準(zhǔn)確地對它進(jìn)行預(yù)測,從而提前做好防御,避免人身及財(cái)產(chǎn)損害,”美國國家大氣研究中心(NCAR)博士后研究員David Gagne II說道。
為更準(zhǔn)確地預(yù)測冰雹可能發(fā)生的地點(diǎn)以及冰雹大小,Gagne與NCAR的其他科學(xué)家正在使用GPU加速的深度學(xué)習(xí)進(jìn)行研究。
目前冰雹預(yù)測能力不足
當(dāng)雷暴中的上升氣流強(qiáng)到足以將水滴帶到結(jié)冰層以上的高空時(shí),冰雹便會產(chǎn)生。這些凍結(jié)的水滴變成冰雹,且會隨著水分凍結(jié)的增加而不斷變大。當(dāng)冰雹太重以致上升氣流無法托住時(shí),它們便會降落到地面。
Gagne指出,氣象學(xué)家與其他科學(xué)家有多種預(yù)測風(fēng)暴的方法,但是這些方法均存在缺陷,可能會導(dǎo)致風(fēng)暴預(yù)測漏報(bào)與誤報(bào)的情況??茖W(xué)家們也曾嘗試基于機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測。
Gagne表示:“機(jī)器學(xué)習(xí)可對惡劣天氣進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測,但它需要不斷努力學(xué)習(xí)空間格局。”這些格局可顯示哪些地區(qū)會受到降雨或冰雹的影響。
AI預(yù)測潛能
根據(jù)Gagne及其他科學(xué)家在《American Meteorological Society》期刊上發(fā)表的一篇論文,相比之下,將空間格局、時(shí)間、以及對條件的物理理解集成至深度學(xué)習(xí)模型之中更為容易。
AI還可能從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新知識,例如從多普勒雷達(dá)地圖(即電視上的天氣預(yù)報(bào)中所顯示的彩色地圖)所示數(shù)據(jù)中得出結(jié)論。
“我想知道通過深度學(xué)習(xí)能否看到這些圖像,看到氣象學(xué)家所看到的情況,或者通過深度學(xué)習(xí)是否能發(fā)現(xiàn)某些不同的現(xiàn)象?!盙agne說道。
冰雹使車身凹陷??茖W(xué)家希望通過更精準(zhǔn)的冰雹預(yù)測,讓人們(以及他們的車)能夠及時(shí)轉(zhuǎn)移到風(fēng)暴范圍以外的保護(hù)區(qū)。
預(yù)測可破壞車身的冰雹
Gagne與其團(tuán)隊(duì)使用NVIDIA Tesla GPU與cuDNN加速的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架,訓(xùn)練他們的模型預(yù)測直徑大于25毫米或約四分之一英寸大小的冰雹。
Gagne說:“這就是足以導(dǎo)致汽車凹陷或屋頂損壞的冰雹尺寸?!?/p>
在迄今為止的實(shí)驗(yàn)中,相比其他模型而言,他們的模型通常誤報(bào)率更低、準(zhǔn)確性更高。Gagne 說,更準(zhǔn)確的冰雹預(yù)測可讓人們有充足的時(shí)間轉(zhuǎn)移到保護(hù)區(qū),將車輛停到風(fēng)暴范圍之外,也可讓機(jī)場及時(shí)改變飛機(jī)航線或取消航班。
Gagne與其他科學(xué)家同時(shí)也在利用AI進(jìn)行預(yù)測降水類型、強(qiáng)風(fēng)及風(fēng)暴持續(xù)時(shí)間的試驗(yàn)。
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原文標(biāo)題:冰雹預(yù)測:用深度學(xué)習(xí)提高破壞性風(fēng)暴預(yù)測準(zhǔn)確度
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