谷歌旗下专注于人工智能的DeepMIND公司通过一种新模型将降水临近预报提升到了一个新的水平。
现在，工程师们可以用它来预测未来几个小时内气象事件的发生几率。
DeepMind为降水概率带来了新的生成模型
谷歌旗下DeepMind公司的研究人员创建了一个新的人工智能模型来预测降水可能性。
以前，我们只依靠天气预报的新闻。为了做更充分的准备，我们常常带上雨伞和其他防护装备，以保护自己免受恶劣天气的伤害。
随着自然灾害在世界各地发生，它们袭击一个社区的几率可能很难计算。但并不是所有的现代气象工具都能提供可靠的降水读数。
根据一份报告科学预警10月1日星期五，来自谷歌DeepMind的工程师们推出了一种新的高精度降水模型。
在89%的案例中，该模型在人工智能领域显示出有前景的结果。所谓的生成式建模利用机器学习为临近预测生成更多训练过的数据。
DGMR (Deep Generative Model of Rainfall)已被发现是一种准确的降水预测工具。这个模型可以在接下来的一两个小时内产生结果。
谷歌DeepMind nowcast团队在其博客以人工智能为中心的合作将为未来的环境挑战提供更多机会。
天气预报模型也有缺陷
尽管机器学习经常与天气预测建模结合在一起，但仍有一个领域需要改进。
DeepMind的工作人员研究科学家苏曼·拉uri表示，虽然我们研究了新模型在降水方面的准确性，但在0到2小时之间的挑战表现不佳。
与此同时，英国气象学家称赞了DeepMind模型的发展。为了将来的目的，研究人员可以将其结合起来监测当前的天气预测模式。
对于谷歌DeepMind团队来说，仍有一些改进应该在即将到来的模型中实现。
此外，研究人员将致力于从长远来看提高DGMR的准确性。
题为“利用雷达深度生成模型的熟练降水临近预报”的研究发表于Nature.com上周三，9月29日。
几年前的天气预测模型
2016年，研究人员设计了一种这个天气模型可以预测美国更强但更小的风暴．研究结果受到大气中二氧化碳存在的影响。
该模型还表明，未来几年将出现的风暴将更加强烈。这是因为气候变化一直在塑造它们。
在2018年的另一份报告中，NASA引入了一个利用暴雨的滑坡模型用于滑坡威胁检测。成像模型依赖于实时处理。
这对容易发生山体滑坡的地区很有帮助。
当时，研究人员希望尽可能减少死亡人数和财产破坏。
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作者:约瑟夫·亨利
