近日，一則人工智能或能提前一周預測臺風的消息引發(fā)關(guān)注。報道稱，日本海洋研究機構(gòu)和九州大學的研究小組利用人工智能深度學習技術(shù)，開發(fā)了從全球云系統(tǒng)分辨率模型（NICAM）氣候?qū)嶒灁?shù)據(jù)中高精度識別熱帶低氣壓征兆云的方法。該方法可識別出夏季西北太平洋熱帶低氣壓發(fā)生一周前的征兆。

　　不看不知道，原來人工智能在天氣預報方面已經(jīng)開始發(fā)威。它會比人類預報得更準嗎？記者為此采訪了中央氣象臺專家，試圖理解氣象預報的AI助手究竟表現(xiàn)如何。

　　AI已成天氣預報研究熱門

　　根據(jù)相關(guān)報道，研究小組具體的做法是首先利用熱帶低氣壓跟蹤算法，將全球云系統(tǒng)分辨率模型20年積累的氣候?qū)嶒灁?shù)據(jù)，制成5萬張熱帶低氣壓初始云及演變中的熱帶低氣壓云圖片，再加上100萬張未演變成熱帶低氣壓的低氣壓云圖片，共105萬張圖片組成10組學習數(shù)據(jù)，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習，生成不同特征的10種識別器，然后構(gòu)筑出可對10種識別器結(jié)果進行綜合評價的集合識別器。

　　對此，中央氣象臺臺風與海洋氣象預報中心副主任錢奇峰表示，相關(guān)報道只介紹了做法，并沒有體現(xiàn)出具體的預報成果，“臺風發(fā)展有一些階段，發(fā)展時間比較長，在大洋上形成胚胎，短則2至3天、長的要5天甚至7天發(fā)展成臺風。要提前7天識別出熱帶低氣壓發(fā)生前的征兆，相信是可以做到的。”

　　據(jù)錢奇峰介紹，將神經(jīng)網(wǎng)絡的方法用在天氣預報上并不新鮮，上世紀八十年代已經(jīng)有一些應用，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)深度學習、復雜神經(jīng)網(wǎng)絡等逐步應用，人工智能預報天氣已經(jīng)成為很熱門的一個話題。不光用在臨近天氣的預報，氣候應用研究、臺風海洋預報、海霧的預報等領(lǐng)域，都有人工智能技術(shù)的加持。

　　中央氣象臺天氣預報技術(shù)研發(fā)室副主任代刊介紹，學界對AI在天氣氣候中的應用研究進展進行了分類整理，主要包括雷達質(zhì)量控制、衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演及同化等氣象數(shù)據(jù)處理；短時臨近預報、概率預報、臺風海洋天氣預報、極端或災害性天氣預警、環(huán)境預報等天氣業(yè)務；風暴環(huán)境特征分類、天氣系統(tǒng)識別等天氣氣候分析；通信、生態(tài)環(huán)境、水資源和能源等領(lǐng)域的商業(yè)或行業(yè)應用。如何將人工智能技術(shù)應用到天氣氣候研究和應用領(lǐng)域，已成為熱點方向。