如果您想知道我們?yōu)槭裁葱枰玫姆绞絹眍A(yù)測颶風(fēng)，問問休斯頓居民就知道了。

權(quán)威機(jī)構(gòu)已經(jīng)知道颶風(fēng)哈維正在向德克薩斯州南部移動(dòng)，但氣象預(yù)報(bào)員不能精確地說出哪些區(qū)域?qū)?huì)受災(zāi)更嚴(yán)重。因此，大多數(shù)休斯頓居民留在原地不動(dòng)。最終導(dǎo)致超過 75 人死亡，30,000 人躲避在避難所中，還有數(shù)萬人需要營救。

NOAA 的 GOES-15 衛(wèi)星捕獲了颶風(fēng)哈維即將在德克薩斯州海岸登陸時(shí)的彩色影像

科學(xué)家利用GPU助力降低自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)

然而哈維只是一個(gè)開始。厄瑪、何塞、瑪利亞、奈特和奧菲莉婭 - 僅僅在五個(gè)多星期的時(shí)間內(nèi)，已使得 2017 年大西洋颶風(fēng)季成為歷史記錄以來極為嚴(yán)重的一季。這是自 1893 年以來第一次連續(xù)有 10 個(gè)風(fēng)暴達(dá)到颶風(fēng)強(qiáng)度，在有記錄的颶風(fēng)歷史中是第四次。如果不知道強(qiáng)大風(fēng)暴的襲擊地點(diǎn)，政府官員們常常會(huì)為群眾疏散問題而大傷腦筋。何時(shí)疏散？疏散哪一地區(qū)的居民？這都是值得深究的問題。

德克薩斯州國民警衛(wèi)隊(duì)隊(duì)員在颶風(fēng)哈維襲擊期間從被洪水淹沒的房屋中營救一個(gè)家庭

在地球的另一端，韓國的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)正在利用 GPU 加速深度學(xué)習(xí)幫助人們免遭傷害。

韓國科技信息研究院 (KISTI) 高性能計(jì)算研究室主任 Minsu Joh 說：“我們無法阻止自然災(zāi)害，但如果掌握了正確的信息，我們可以在更大程度上降低風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

疏散還是不疏散？

韓國經(jīng)常受臺(tái)風(fēng)困擾，臺(tái)風(fēng)是強(qiáng)度與颶風(fēng)或熱帶氣旋等同的高強(qiáng)度風(fēng)暴。這個(gè)詞的使用取決于地理位置- 在大西洋和太平洋東北地區(qū)稱為颶風(fēng)，在太平洋西北地區(qū)稱為臺(tái)風(fēng)，在南太平洋和印度洋稱為氣旋。

據(jù)美國國家航空航天局 (NASA) 地球氣象站介紹，除了風(fēng)暴變得更加頻繁之外，氣候變化也正在加劇颶風(fēng)等與天氣有關(guān)的自然災(zāi)害。一些研究表明不斷升溫的海洋也將導(dǎo)致更多強(qiáng)臺(tái)風(fēng)。

Joh 和 KISTI 團(tuán)隊(duì)將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與相對傳統(tǒng)的天氣預(yù)測方法相結(jié)合，研發(fā)出由數(shù)值天氣模型打造的 GPU 加速超級計(jì)算機(jī)，來提高臺(tái)風(fēng)預(yù)測的速度和準(zhǔn)確性。如果科學(xué)家能夠更精準(zhǔn)地確定風(fēng)暴的路徑和強(qiáng)度，權(quán)威機(jī)構(gòu)便可以準(zhǔn)確而及時(shí)的下令將人們疏散到安全的地方。

疏散某個(gè)地區(qū)的數(shù)百萬人口并不是一件小事，因此，政府官員通常會(huì)猶豫不決，懷疑警報(bào)的準(zhǔn)確性。而且，疏散有可能比待在原處更加危險(xiǎn)。在 2005 年遭受颶風(fēng)麗塔襲擊時(shí)，休斯頓的疏散行動(dòng)導(dǎo)致了慘烈的后果，幾十人在中途因中暑、事故和公交車著火而死亡，并且造成了休斯頓歷史上最嚴(yán)重的交通堵塞，數(shù)不盡的汽車停滯在綿延 100 英里的交通堵塞中。

在更短的時(shí)間內(nèi)提供更準(zhǔn)確的預(yù)測

現(xiàn)在，氣象學(xué)家可以依靠數(shù)值模型來預(yù)測風(fēng)速、降水、氣壓和其他因素，這些因素可指明颶風(fēng)在其生命周期內(nèi)的路徑和強(qiáng)度。但與之不同的是，KISTI 團(tuán)隊(duì)利用從衛(wèi)星和雷達(dá)中觀察到的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練他們的兩個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng) - GlobeNet（預(yù)測臺(tái)風(fēng)軌跡）和 DeepRain（預(yù)測強(qiáng)降水）。

研究人員使用從數(shù)值模型中獲取的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練第三個(gè)系統(tǒng)，即 DeepTC（預(yù)測熱帶氣旋）。

開發(fā) KISTI 深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的首席科學(xué)家 Sa-kwang Song 表示：“盡管這三個(gè)模型仍處于實(shí)驗(yàn)階段，但現(xiàn)在我們的準(zhǔn)確性已超過現(xiàn)有方法?！?/p>

KISTI 科學(xué)家在機(jī)構(gòu)的 NVIDIA GPU 上運(yùn)行 cuDNN，利用 Keras 工具包和 TensorFlow 深度學(xué)習(xí)框架來訓(xùn)練自己的模型。在部署模型時(shí)，他們使用 Amazon Web Services 云中托管的 GPU。

到目前為止，KISTI 系統(tǒng)可以提前一到兩個(gè)小時(shí)預(yù)測臺(tái)風(fēng)及其相關(guān)的降雨量。該團(tuán)隊(duì)計(jì)劃在明年將這個(gè)時(shí)間范圍延長到六個(gè)小時(shí)，最終實(shí)現(xiàn)提前三天預(yù)測，使其真正成為生命拯救者。

2017 年太平洋臺(tái)風(fēng)季中所有熱帶氣旋的軌跡

臺(tái)風(fēng)、洪水預(yù)測在行動(dòng)

在韓國，他們的工作通常需要預(yù)測臨津江周邊地區(qū)的洪災(zāi)，這個(gè)地區(qū)居住著該國 30% 的人口。韓國氣象局的臺(tái)風(fēng)中心正在測試 KISTI 系統(tǒng)，最早明年可以進(jìn)行部署。

盡管 KISTI 的工作是針對韓國而設(shè)計(jì)的，但同樣的方法也適用于其他任何地方。

Joh 表示：“如果我們可以獲取足夠的衛(wèi)星和雷達(dá)數(shù)據(jù)，就可以輕松地將 DeepRain 和 GlobeNet 應(yīng)用到北美地區(qū)。”