“中間三天”問題 最對機器學習“胃口”

針對每周的天氣預(yù)報，我們已經(jīng)體會到科技帶給我們的好處。從之前的由天，到我們現(xiàn)在的提前預(yù)知準確的天氣預(yù)報，并做好防護措施。在現(xiàn)代科技中，天氣預(yù)報已經(jīng)準確的預(yù)報具體時間節(jié)點的天氣，如今，人工智能也進入了我們的視野，對于準確的數(shù)字模式，一周中間三天的問題是我們科學院一個待解決的重要問題。

而如今我們針對氣象研究的機器，利用數(shù)字計算和數(shù)據(jù)庫，對與天氣預(yù)報要解決的難題，也最對機器學習的胃口。那么中間三天和機器怎么有聯(lián)系呢。三天預(yù)報即七十二小時的預(yù)報，針對天氣問題，我們面對天氣的變幻莫測，存在著數(shù)據(jù)的偏差，一般來說我們還需要在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，進行人工修改，而機器學習，意味著人工能解放，運用人工智能的修改學習，進一步修改細微的數(shù)據(jù)。簡單來說，就是機器學習將代替人工，對未知的不斷變化的天氣預(yù)報，進行深度的修改。

早在之前，國外的學者就已經(jīng)提出了這一問題，他們提出了MOS輸出統(tǒng)計的方法，他通過提前的預(yù)測和觀測數(shù)據(jù)，進行先前的預(yù)測，降低天氣預(yù)報的差錯點。甚至一度在某些地方有了重要的成果和作用。然而，在MOS上，我們?nèi)耘f沒有解決三天問題，也就是說，我們就算是提前預(yù)測或者是提前計算也是有限的，因為我們所收集的資料數(shù)據(jù)庫仍舊是之前的以及變幻的，而且他的算法也是具有本身的局限性。

而如今，面對機器學習，我們利用了機器的一些優(yōu)勢，那就是工作時間長，強度大，這樣可以24小時進行學習計算，這樣的話機器不僅有自身和數(shù)據(jù)庫的涵蓋算法，還可以收集更多的統(tǒng)計知識。我國中科院張平文，一直致力于這一機器的研究，他們也遇到了新的問題，一方面，人工智能的計算量還是不大的，一些數(shù)據(jù)錄入了也許不會得到切實有效的結(jié)果。

這次冬奧會，我們計劃利用這一人工智能為冬奧會提供數(shù)據(jù)要求和采集通報，將原有的大范圍數(shù)據(jù)，具體到每一個地區(qū)和山頭，由此數(shù)據(jù)網(wǎng)格就會減小，對于天氣的精確把握也不會差距太大。

未來，我們一定會制作這一智能系統(tǒng)，為我國的三天預(yù)報提供便捷。