人工智能或能提前一周猜想台风

  日本海洋研讨 机构和九州大学的研讨 小组使用 人工智能深度学习技能 ,开发了从全球云体系 分辨率模型(NICAM)气候实验数据中高精度辨认 热带低气压征兆云的方法。该方法可辨认 出夏日 西北和平 洋热带低气压发生一周前的征兆。研讨 成果于近期宣布 在日本《地球与行星科学的进展》杂志网络版。

  猜想 台风和飓风等热带低气压的发生,一般是通过卫星观测和监督 云的演化 过程,对观测数据进行气候 模型模仿 。但大气现象非线性极强,不同的气候 模型猜想 的未来气候 成绩会呈现 十分 大的差错 。近年来人工智能技能 飞速开展 ,可依据 大数据中的特定类型进行深度学习,检测特定现象,从而应用于具有不确定性的气候 领域。

  使用 深度学习取得 更高的辨认 精度,对每一种气候 类型都需要超过数千张图片的很多 数据。研讨 小组首要 使用 热带低气压跟踪算法,将全球云体系 分辨率模型20年堆集 的气候实验数据,制成5万张热带低气压初始云及演化 中的热带低气压云图片,再加上100万张未演化 成热带低气压的低气压云图片,共105万张图片组成10组学习数据,使用 深度卷积神经网络的机器学习,生成不同特征的10种辨认 器,然后构筑出可对10种辨认 器成绩进行综合评价的集合辨认 器。

  该方法还可对台风途径 和强度进行猜想 ,并猜想 暴雨的发生。今后研讨 小组将以深度学习为代表的人工智能技能 交融 数据驱动方法和模型驱动方法,开展新的海洋地球大数据分析。(陈超)