AI有助于提高天气预报的准确性和准确性

AI正在被用于提高天气预报的准确性和准确性，帮助农民和可再生能源行业，并刺激一些兼并和收购活动。

传统的天气预报模型基于从深空空间卫星（如NOAA的深空气候观测站、气象气球、雷达系统，有时从基于物联网的传感器）收集的数据进行统计测量。如今，AI 在天气预报中找到了一个角色，利用机器学习在更小的时间内处理更复杂的数据，希望提高准确性。

例如，根据《分析洞察》中的最新一项报道，NOAA 的数值天气预报 （NWP） 站点提供了一系列数据集供研究人员使用，从温度和降水数据到波高。该网站提供从气象卫星、中继站和无线电信号站中传出的大量数据集，以帮助提供短期天气预报或长期气候预测。

除了机器学习，其他用于天气预测的人工智能技术包括人工神经网络、组合神经网络、背向传播网络、径向基础函数网络、一般回归神经网络、遗传算法、多层感知器和模糊聚类。

IBM的天气公司寻求改变天气预报

天气预报是大生意。IBM 在 2016 年收购了天气公司及其所有属性，包括一家weather.com。IBM 计划利用天气公司广泛的天气数据以及 IBM Watson 的高级认知功能及其云平台来改变天气预报。

IBM去年年底宣布，IBM GRAF，全球高分辨率大气预报系统，根据IBM的新闻稿，预测条件提前12小时与细节和频率以前不可用。

当前的全球天气模型覆盖 10-15 平方公里（6.2-9.3 英里），每 6-12 小时更新一次。相比之下，IBM GRAF 预测将降低至 3 公里（1.9 英里），并且每小时更新一次，IBM 表示。

气象公司与美国国家大气研究中心 （NCAR） 合作，根据 NCAR 的下一代开源全球模型（跨尺度预测模型 （MPAS））创建 IBM GRAF。据说，这一模型使用最先进的科学来预测全球范围到雷暴水平的大气。

新的 IBM GRAF 系统在基于 IBM POWER9 的超级计算机上运行，该超级计算机针对 CPU 和 GPU（图形处理单元）进行了优化。气象公司和IBM公司与NCAR、怀俄明大学电气和计算机工程系等公司一起，将 OpenACC 指令应用于 MPAS，以利用 IBM 电力系统 AC922 服务器上的 NVIDIA V100 Tensor 核心 GPU。

IBM 指出，这是世界上第一个在基于 GPU 的高性能计算架构上运行的全球天气模型。希望让客户能够做出更明智的、与天气相关的决策。

谷歌预测工具尝试预测雨提前六小时

谷歌已经开发出一种天气预报工具，利用人工智能技术在降雨前6小时做出准确的降雨预测。该工具基于U-Net卷积神经网络（CNN）（德国弗莱堡大学计算机科学系生物医学图像分割开发），在编码阶段排列的数学运算层序列。它从卫星上拍摄输入图像，并在一系列步骤中将它们转换为输出图像，从而产生更高的分辨率。

谷歌研究公司的高级软件工程师Jason Hickey在他的团队的研究论文《来自雷达图像的降水现在广播的ML》中说，"如果计算预测需要6个小时，那么每天只能运行3-4次，并且根据6小时以上的旧数据进行预测，这限制了我们对现在发生的事情的了解。据报道，谷歌的这个UNET提议的工具优于替代品。

研究人员在结论中指出，"一个悬而未决的问题是，纯机器学习数据驱动方法能否优于传统的数值方法，或者最终，最好的预测需要来自这两种方法的组合。

气候公司是拜耳的子公司（前身是孟山都分公司，2018年被拜耳收购），利用卫星图像和超本地天气数据进行机器学习。该公司的 FieldView 数字农业平台旨在为农民提供先进的连接和轻松获取机器生成的农艺数据。

该公司最近与德国农业机械制造商CLAAS达成协议，允许CLAAS远程信息处理的客户访问 FieldView内机器生成的天气数据。

"几十年来，农民们一直在从他们的农业设备收集数据。气候公司首席执行官迈克斯特恩（Mike Stern）在一份新闻稿中表示："天气数据、土壤数据、作物性能数据也是如此。"当这些数据集能够与我们正在开发的高级 AI 工具相结合，帮助提高盈利能力并降低其农场的风险时，这些数据集对我们的客户就更加有价值了。

可再生能源产业投资人工智能天气创业

天气预报在可再生能源业务中也被证明是有价值的。印度大的可再生能源公司雷新电力（ReNew Power）最近收购了印度的人工智能和机器学习初创公司"气候连接"，这一趋势就是明证。

ReNew Power 计划将气候连接作为一家独立子公司运营，继续开发软件及其业务。"可再生能源行业的第一波增长来自当地有形资产的增长，"ReNew Power现任董事长兼董事总经理Sumant Sinha表示。"下一波浪潮将来自数字产品的开发，帮助优化从发电机到配电公司到客户的电源流。

气候连接首席执行官兼联合创始人 Nitin Tanwar 表示："我们相信，公司对 ReNew Power 的收购将帮助我们为现有配电实用程序和 IPP 客户创造长期价值，并为我们下一步的旅程提供急需的规模。