Google最新的深度神經網路MetNet-2已能預測未來12小時降水

Google針對天氣降水預測在去年發布了神經網路模型MetNet而在今年Google持續推進這項研究發布更強大的深度學習神經網路能夠做到前12小時的降水預測。

天氣預報通常仰賴超級電腦使用以物理為基礎的技術產生預測結果但是這種方法有較高的計算資源要求而深度學習則提供了另一種運算預測方法深度學習模型不採用明確的物理公式而是直接從觀測資料中學習預測天氣模式這種方式可以比基於物理的技術更快能夠增加預測的頻率、範圍甚至是準確性。

深度學習在臨近預測上表現出極大的潛力也就是能夠提前2到6小時預測天氣狀況官方提到之前的研究工作主要是在天氣資料使用神經網路模型MetNet能夠擴展預測時間從0到8小時產生最多90分鐘的連續雷達資料並且解釋神經網路學到的天氣訊息。

更新的MetNet-2將預測邊緣推進到12小時能夠維持一公里的空間解析度和2分鐘的時間解析度輸入的上下文資料增加4倍並且使用更豐富的天氣輸入狀態能捕捉到更遠距離的空間相依關係MetNet-2的效能比起MetNet成長不少甚至比目前最先進的HREF組合模型的效能更好。

MetNet-2產出天氣事件的機率像是下午城市下雨的可能性或是前方晴天的可能性研究人員提到端到端深度學習系統透過直接連接系統的輸入和輸出能夠簡化程序並且增加預測品質MetNet-2的開發方向也是朝著最大程度減少預測需要面對的複雜性和步驟總數前進。

MetNet-2使用的輸入包含MetNet中所使用的雷達和衛星圖像除此之外還使用物理模型中的預處理起始狀態做為額外的天氣資訊。研究人員使用雷達的降水測量(MRMS)來當作基準真相以最佳化MetNet-2的參數。

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研究人員解釋MetNet-2的機率預測可以被視為所有未來天氣狀況的可能性平均並根據可能性進行加權。MetNet-2所產生的結果類似以物理計算為基礎的組合模型該模型會對各種物理模型未來天氣狀況預測進行平均這兩種方法的差異之一在於運算核心所需要的執行時間組合模型需要約1小時而MetNet-2只要約1秒鐘。

MetNet-2能進行長達12小時的預測而其需要克服的挑戰在於輸入圖像需要捕捉到足夠的空間上下文資訊研究人員提到要多預測一小時的天氣所包含的圖資就要每個方向多64公里也就是說輸入的上下文大小為20,482平方公里這是上一代模型MetNet所使用的4倍。因此MetNet-2必須使用模型平行運算技術將模型分散到執行個體中的不同核心上。

研究人員將MetNet-2和輸出相似的HREF模型進行比較HREF是目前用來預測美國地區降水最先進的組合模型HREF每天會匯總來2次來自5個不同模型的預測結果研究人員提到儘管MetNet-2沒有使用任何基於物理的計算但是在12小時的降水預測都勝過HREF。

究竟MetNet-2從訓練資料中學到了什麼?研究人員利用先進的可解釋性工具追蹤各種輸入特徵對MetNet-2效能所造成的影響發現MetNet-2能夠模擬準地轉理論(Quasi-Geostrophic Theory)中描述的物理現象以逼近大規模天氣現象。MetNet-2能夠在典型的高或低壓系統計算出大氣力的變化而這對降水來說是重要的條件也是準地轉理論的關鍵原則。

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