人工智慧或能提前一週預測颱風
摘要：原標題：人工智慧或能提前一週預測颱風 日本海洋研究機構和九州大學的研究小組利用人工智慧深度學習技術，開發了從全球雲系統解析度模型（NICAM）氣候實驗資料中高精度識別熱帶低氣壓徵兆雲的方法。該方法可識別出夏季西北太平洋熱帶低氣壓發生一週前的徵兆。研究成果於近期發表在日本《地球與行星科學的進展》雜...
日本海洋研究機構和九州大學的研究小組利用人工智慧深度學習技術，開發了從全球雲系統解析度模型（NICAM）氣候實驗資料中高精度識別熱帶低氣壓徵兆雲的方法。該方法可識別出夏季西北太平洋熱帶低氣壓發生一週前的徵兆。研究成果於近期發表在日本《地球與行星科學的進展》雜誌網路版。
預測颱風和颶風等熱帶低氣壓的發生，一般是通過衛星觀測和監視雲的演變過程，對觀測資料進行氣象模型模擬。但大氣現象非線性極強，不同的氣象模型預測的未來氣象結果會出現非常大的偏差。近年來人工智慧技術飛速發展，可根據大資料中的特定型別進行深度學習，檢測特定現象，從而應用於具有不確定性的氣象領域。
利用深度學習獲得更高的識別精度，對每一種氣象型別都需要超過數千張圖片的大量資料。研究小組首先利用熱帶低氣壓跟蹤演算法，將全球雲系統解析度模型20年積累的氣候實驗資料，製成5萬張熱帶低氣壓初始雲及演變中的熱帶低氣壓雲圖片，再加上100萬張未演變成熱帶低氣壓的低氣壓雲圖片，共105萬張圖片組成10組學習資料，利用深度卷積神經網路的機器學習，生成不同特徵的10種識別器，然後構築出可對10種識別器結果進行綜合評價的集合識別器。
該方法還可對臺風路徑和強度進行預測，並預測暴雨的發生。今後研究小組將以深度學習為代表的人工智慧技術融合資料驅動方法和模型驅動方法，開展新的海洋地球大資料分析。（記者陳超）