Google DeepMind 的科學家開發了一種基於人工智能的預測系統，他們聲稱可以比現有系統更準確地預測未來兩小時內下雨的可能性。

Google DeepMind天氣預報

現今大多的天氣預報主要由強大的數值天氣預報(NWP) 系統驅動，該系統使用描述大氣中流體運動的方程來預測下雨和其他類型天氣的可能性。

研究科學家 Suman Ravuri表示「天氣預報而言，從六小時到大約兩週都非常出色，但在某些區域，尤其是在一些複雜的地理環境，零到兩個小時左右的預報表現特別差。」

「降雨臨近預報」正是填補這一盲點的一種嘗試。歐洲中期天氣預報中心機器學習和人工智能活動協調員 Peter Dueben 博士沒有參與這項研究，他說：「在臨近預報中，我們試圖做的是從現在開始觀察，並嘗試預測幾分鐘到幾小時內的天氣情況。機器學習可以幫助您構建極其快速的工具。」

他補充說，DeepMind 並不是唯一一個嘗試開發此類工具的團隊，但它目前在該領域處於領先地位。其技術利用高分辨率雷達數據，可以通過反復向低層大氣發射光束並測量信號的相對速度來跟踪空氣中的水分含量，信號的相對速度被水蒸氣減慢。

借助與氣象局氣象學家關於最有用的天氣預報工具類型的對話，Ravuri 和他的同事使用一種稱為生成建模的機器學習方法來開發一種工具，可以對未來 90 年的中到強降雨進行概率預測。分鐘，基於過去 20 分鐘的高分辨率雷達數據。

除了影響個人，大雨還會破壞交通和能源供應網絡以及農業。

氣象學家對 DeepMind 評估

超過 50 名氣象局氣象學家對 DeepMind 的工具與兩個現有的降雨預測工具一起進行了評估，他們在 88% 的案例中將其準確性和實用性列為第一。

DeepMind 資深科學家 Shakir Mohamed 說：「人工智能有潛力幫助我們回答環境科學中一些最複雜的科學問題，例如氣候變化。

「這項試驗表明，人工智能現在可以成為一個強大的工具，它使預測者能夠花更少的時間來瀏覽不斷增長的預測數據堆，而是更好地了解他們預測的含義。」

氣象局合作夥伴關係和產品創新負責人尼爾·羅賓遜說：「極端天氣會帶來災難性後果，包括生命損失，而且正如氣候變化的影響所表明的那樣，這些類型的事件將變得更加普遍。因此，更好的短期天氣預報可以幫助人們保持安全和茁壯成長。這項研究表明，潛在的人工智能可以作為一種強大的工具提供，以改善我們的短期預測和我們對天氣模式如何演變的理解。」

Dueben 補充說，看到像谷歌這樣的大型科技公司與專家氣象學家合作開發新的預報工具令人鼓舞：「你可以構建完美的工具，但如果預報員不使用它，那就毫無意義。」

「我認為，谷歌和氣象局之間的合作、預報員的參與以及新的生成建模方法的結合，提供了一種新的方式來表示不同的天氣情況和這些預測的確定性，使這成為重要的一步向前。」