Sue Ellen Haupt：融入AI的天气预报 很快就会有突破

今天，由中国人工智能学会主办，网易科技、网易智能、网易本地、江南大学等共同承办的“人工智能高峰论坛”在无锡华邑酒店正式开启。会上， 美国国家气象研究中心资深科学家Sue EllenHaupt就题为《基于车联网的天气信息融合：大数据应用》的演讲发言,和现场观众以及直播观众共同分享人工智能在大数据方向的具体应用。

据Sue教授介绍，人工智能是再生的可更新的预测系统。而气象预测有两个不同方法：一个是经验，一个是方程。经验是通过数据来计算，方程是通过数学方程建立物理方程进行预测，预测可以运用在太阳能预测上。将AI融入技术，融入其中可以预测天气，可以更好使用太阳能，获取很多数据，人工智能就发挥完美作用了。据数据显示，当天气预报遇见AI,可以提前一天预测也可以提前几个小时预测，其精准度比现有的技术要高的多，进而通过数据实现人工智能。另外，利用人工智能，还可以提前预测把太阳能存储起来，比如天气不好、多云、阴天等天气情况下。

随着大数据时代的发展，对于人工智能的具体技术方面，Sue教授提到，不同的领域有不同的方法，目前聚类的方法比较好，各种方式聚集在一起，专家可以判断整合起来。人工智能的各个发展方向里，认为气象和智能电车方面是比较好的，智能电车可以让交通更方便。在气象方面，长期的变化是很难预测的，但是如果有大量的数据，预测会更准确。

提及基于车联网的天气信息融合，Sue教授还提到：“人工智能再生能源的预测里面，用到了神经网络、机器学习，包括物理模型的结合。专家系统的整合。可以将分数进行转化。能量的辐射。可变能源的勘测系统，有中心数据库，储存大数据信息。” 物理热力学等整合人工智能方法，成为一个整合系统。除了太阳能预测，还能预测风能。没有最好的模型，模型都是处在不断变化中。

对于当下AI在天气预报方面的具体落地发展，Sue教授介绍说当前的预测就是很短的时间。可以把长期的预测、短期的预测结合起来，能更准确。短期预测考虑的是变化，考虑的是变化的量。长期预测的是长期、周期的环境，是一个基础。通过人工智能来建模，基本的物理基理，数据更准确。比如根据风速来预测风能是多少。

(编辑/吕永康)