（原标题：猜测未来？Google 用 AI 模型完成了「近乎实时」的气候预报）
对人类来说，时刻一直是最大的敌人，逾越时刻一直是人类的愿望，「猜测未来」便是人类想要逾越时刻的一种办法。
气候预报便是日子中最常见的一种「猜测未来」，但就像方才说的，猜测气候相同也是十分困难的一件事。而现在来看， AI 或许是一件能够大大增强气候预报功用性的东西。
Google 最近在官方的博客中共享了一项新的研讨，该研讨宣称 Google 完成了「近乎实时」的气候预报。
不过这项作业还处于前期阶段，现在也没有集成到任何的商业体系中，但前期的研讨结果仍是显现出了很大的期望。在这篇并未经过职业专家评论过的论文中表明，Goolge 的研讨人员描绘了他们是怎样经过只是数分钟的核算时刻，以一公里的规模提早6小时完成了精确的降雨猜测。
数分钟的核算时刻比较现在是一个巨大的提高，依照现有的技能或许需求数个小时的核算才干生成猜测，虽然它们用了更长的时刻生成了更杂乱的数据。
研讨人员表明，快速的猜测有着极大的现实意义，这将有用习惯气候变化，特别是极点气候状况下，快速猜测会是一个很重要的东西。短期猜测关于某些危机躲避有着很高的重要性，适宜运用能够有用防止生命和财产损失。
Google 的猜测最大优势便是速度，可是这样的速度是怎样来的呢？研讨人员将他们的猜测办法与现在两种干流的猜测办法来进行了比照：光流法（经过调查云这样的现象运动）以及模仿法（创立物理上的气候体系模仿）。
这些传统办法面对的问题在于核算量极为巨大，尤其是模仿法需求核算许多的物理作用。像美国联邦组织为气候预报所做的模仿，每天需求处理来自不同气象站多达100TB 的数据量，而且需求花费数小时在贵重的超级核算机上进行模仿。依照一次核算6小时算，一天顶多也只能核算3-4次。
比较之下 Google 的办法只需求数分钟，由于它们不是测验进行杂乱的气候建模，而是经过对简略的雷达数据进行核算猜测。研讨人员运用了美国国家海洋和大气管理局（NOAA）在2017 -2019年间在美国邻近搜集的前史雷达数据来练习他们的 AI 模型。
研讨人员表明，他们的办法与运用相同数据的现有的三种办法相同好乃至还要更好。可是该 AI 模型在猜测6小时以上的远期猜测时体现就不如人意了。现在来看这是机器学习在气候预报中的最佳挑选：快速的进行短期猜测，而较长时刻的猜测交给功用更强壮的模型，像 NOAA 能够创立出10天的气候预报。
虽然现在还没有看到 AI 在气候预报中的实践使用，但现在已经有许多公司在进行该范畴的作业，包含 IBM 和 Monsanto 等一些咱们所熟知的公司。就像 Google 的研讨人员所说。跟着人类和气候之间的相互影响，这种猜测技能在未来会渐渐的变重要。
