气象界的“阿尔法狗”已经到来。3月23日是第58个世界气象日，今年的主题是“智慧气象”。南京信息工程大学昨日召开新闻发布会，记者获悉，该校信大气象科学技术研究院正在使用人工智能预测天气发展特别是强对流天气的发生发展，目前相关项目正在检测转化。
在大屏幕中，记者看到安徽某地即时的气象雷达图，当图像被输入到构建的卷积神经网格模型中后，系统快速地标识出了雷暴大风可能发生的红色区域。研究院团队带头人、南京信息工程大学教授苗春生介绍，气象行业本身就是典型的大数据，过去预报员的优势在于丰富的经验，结合多年的资料数据，进行预测，但这对于关键转折性天气来说，预报员很难即时反应，这也使得暴雨、龙卷、冰雹等极端天气成了气象业务的关键瓶颈。机器学习的优势在于，它不需要针对不同地区、不同季节的极端天气统计总结出一套规律或特征，只要搜集海量的样本“喂养”机器学习算法模型，经过机器学习的模型内部训练即能完成雷暴大风的识别。
当然气象界的“阿尔法狗”难度会比围棋更大。围棋虽然内部机理比较复杂，但规则相对简单，气象受影响的因素更多，不确定性更大，“阿尔法狗”每走一步要考虑10的17次方个可能性，而气象界的“阿尔法狗”在海量运算后也得不到最佳结果，仍然是一个概率的分布。
有了人工智能，未来气象预报模式能准确预报1公里小尺度超局地天气。团队成员，强天气预报专家邵玲玲研究员说，未来我们可以得到更加精细的天气预报，无论你身在城市哪一个角落，你得到的天气预报将会是你所处的1公里甚至更小范围内的天气预报。“比如15分钟后，公园门口的麦当劳很可能会下雨，你在手机上会收到精细的服务提示”。
智慧气象还将推动气象服务的市场，有巨大的产业空间。苗春生说，比如中国高铁总公司目前和研究院合作预研究的一个项目，在260公里的山区，双向总共有7-8趟高铁，相互之间间隔7-8分钟，侧向风速对其速度有很大影响，运营管理很是困难。在地形、受力各方面复杂影响下，如何每隔10秒、间隔数公里报一次风向风速？这是过去传统方法不能解决的。“这段高铁260个自动观测站两年的资料一共30个G，通过大数据深度挖掘，我们的预报准确率目前可以达84%。除了高铁，智慧气象还可以嵌入自动驾驶系统，“目前有国际汽车公司希望我们能够研究在团雾、道路结冰等恶劣天气下，用气象大数据提高自动驾驶的可靠性”。
