天氣預報產業近年來相當受到矚目，根據ResearchAndMarkets的數據，到2027年底，天氣預報服務市場規模預計將增長到54.83億美元，預計年均複合成長率約為10%。尤其隨著運輸和物流、農業、保險、環境管理和海事等產業成長，近年來對天氣預報服務的需求顯著增加。
隨著人工智慧的發展，計算大量數據來檢測，將會有助於建立短期的天氣預測和未來氣候的模型。機器學習、神經網絡和深度學習可以精準的模擬大氣變化，減少了傳統算法所需的負載，並且可以在更小的系統上運行、速度也更快，精準度可以達到10倍以上，成本甚至可以減少90%。
由於全球對天氣預報技術的需求一直在快速增長，也有越來越多科技巨頭投入該領域的AI研發，以最快的時間、最少的金錢預算，模擬數個小時內可能的天氣遽變，幫助人們應對與疏散，減少生命財產的損失。
接受過往大量數據訓練，人工智慧預測效果顯著
幾十年來，天氣預報一直以同樣的方式進行：匯集來自海洋浮標和獨立天氣追踪器的資料、用超級電腦處理大量的大氣和海洋數據，然後使用模擬天氣中流體動力學物理的模型分析這些數據。而這些大量的數據需要超級電腦的處理能力，並且耗費大量的時間與金錢來收集和處理。
但人工智慧的技術不依賴物理定律，而是透過回顧過去大量的天氣數據，並且訓練神經網路理解條件以及天氣如何演變。
也因此，使用人工智慧模型來預測的氣象可以更快，甚至可以更準──當前許多公司投入的是更短期間內的天氣變化，例如近一兩個小時內的狀況，尤其是突如其來的暴雨、雷擊，可能會影響生命及財產。
追蹤短時間內天氣變化，暴雨雷擊警報更快速有效
短期天氣預測模型的開發是要解決傳統預測的問題，因為，假設傳統的預報計算需花上6個小時，6個小時計算完畢後，該結果已經算是「過時」的預測，因為計算後，蒐集到的資料已經是6個小時前的的資料，無法對最新的大氣狀況有更精確的預測。目前，AI模型最快可以將運算的延遲減少到5~10分鐘。
英國人工智慧開發商DeepMind就是使用人工智慧來填補短時間氣象預測的公司之一，也可以更精準的預測降雨量。此系統從探測器中讀取數據，每五分鐘確定一公里區域內的降水量。然後生成模型，並分析過去二十分鐘的情況，接著對接下來的一兩個小時進行預測。
Google所開發的NowCast也可以在一公里的範圍內預測六個小時內的降雨，給定過去一個小時的雷達圖像系列，預測0~6個小時後的雷達圖像。此模型使用2017年至2019年期間對美國大陸的觀測結果來訓練的，因此在預測之前這個模型已經訓練好了。
IBM旗下的天氣預報資訊科技公司The Weather Company也有屬於自己的GRAF（Global High-Resolution Atmospheric Forecasting System，全球高解析度大氣預報系統）能夠焦點在3~4公里範圍內的天氣狀況，並且預報將每小時更新一次（相較於傳統的6~12小時）。
GRAF的核心是一台超級電腦，專門設計用於處理虛擬全球天氣模型。他們的資料數據來源不僅是氣象雷達、探測器和衛星，甚至還有世界各地客機上的傳感器和允許該系統蒐集資料的智慧型手機。一般用戶也可以在The Weather Channel應用程式以及weather.com，或是任何使用The Weather Company天氣資料的產品，也都可以獲取新系統的預測結果。
藉由預測即將發生的自然災害，人工智慧可以幫助人們更好地應對與安排行程，甚至讓政府也可以及時疏散受影響的居民。對於自然災害預測，還值得一提的是，人工智慧在預測森林火災的時間和地區一再展現積極的成效。
美國的幾個州目前會用衛星接收微波，觀察樹葉的顏色以確定森林區域的干燥程度。之後，人工智慧將接收到的數據進行資料比對，準確率在70%左右。
簡化耗時複雜的運算，掌握極端氣候
隨著世界極端氣候逐漸開始劇烈影響人類的生活與產業，對於人工智慧快速、精準預測的需求更是迫切。世界氣象組織上週估計，僅2021年，亞洲就因極端天氣事件遭受了近360億美元的經濟損失，近5000萬人受到影響。
在最近於埃及舉行的COP27氣候峰會中，人工智慧天氣預報新創公司Atmo的負責人Alexander Levy也表示亞太地區是一個「極具戰略意義的地區」，因為該地區人口眾多，易受極端天氣影響，而且迫切需要改善預測。
Levy 說，富裕國家經常使用超級電腦的傳統運算來預測，而貧窮的、易受氣候影響的國家則較負擔不起，因此Atmo希望以人工智慧和機器學習提高系統效率來介入，並使天氣預測的成本更實惠。
根據Atmo官網，該公司也結合了傳統的天氣預測技術與深度學習神經系統，加上精密的圖形處理器，大大提高Atmo的預報範圍、空間和效率。東非國家烏干達以及法國和德國的特定項目都使用了Atmo的技術，而印尼的預警系統預計很快就會使用。該公司也表示美國軍方也是客戶之一。
Atmo表示，他們已經簽署了與印尼的合作協議，開發預警系統。但Levy說這是「全球所有氣象學中最大的挑戰之一」，因為印尼國土與海域相當廣闊，甚至有數千個群島遍布。而該公司已預計這個系統將主要專注於風暴預報、山洪與降雨預報，且將於明年開始運行。
資料來源：日經亞洲、Azati、Artificial Intelligence+
責任編輯：錢玉紘
