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人工智能发展,在气象领域可释放哪些潜能?
发布时间:2018-4-20 14:04:40  【字体: 】   浏览次数:151
未来一二十年,几乎所有行业都会受人工智能影响,并不是简单地把现有工作交给机器,而是整个行业的基础逻辑都将被改变。 问:对于气象部门而言,人工智能运用是跨领域的,怎样才能与科研院所开展良好的合作呢? 姚冬:如果自身的工程能力很强, 和学术研究机构合作时,就要把项目中有清晰明确定义的问题提取出来,开展合作。反之,如果自身工程能力不行,只有业务和数据,就建议和成熟的技术提供商合作,让对方提供工程成熟的东西,直接集成在业务上。 问:在人工智能时代,资料获取、生成、加工都可以由机器完成。在气象领域,要经历从监测,到存入数据库,再分析、整理资料,最后产出服务产品的过程。那么,未来,人工智能能否实现从监测到数据自动生成服务产品呢? 姚冬:对人工智能而言, 这就是图片到文本、序列到序列映射的问题, 理论上是可行的。但前提是依赖于大量的标注,其成本非常高。想要让机器看懂卫星云图,就需要专家标注量级巨大的卫星云图,需要很久的训练,这不像标注猫狗这样简单。 问:面对人工智能,气象专家可以发挥什么作用,是把所有资料“喂”给机器,让它自己训练,还是由专家挑选出一些已知的气象因子? 姚冬:人工智能包含专家系统, 人工智能结合行业,可能更多的是专家系统与深度学习的融合。比如机器翻译不光是基于机器,数字翻译、日期翻译都是按照人工规则开展。自动驾驶技术里也有大量的人工规则。 问:人工智能的发展几经波折,气象部门从哪里入手呢,是否需要构建基础的数据集? 姚冬:一个行业不知道怎么迈进人工智能的大门, 我们会先解决人的问题, 找一些年轻、有学术背景、想做事的人, 让这个团队去解决其他问题。如果和其他行业合作, 会从理解需求入手, 做一些可以解决问题、快速发布上线的项目。互联网的思维不是一下子做好, 而是循环迭代, 慢慢把事情做好做大。 问:人工智能迈向成熟的标志是什么? 姚冬:任何新技术、革命性技术在婴儿时期,都不如成熟的传统技术好。世界上第一辆汽车没有马车快,第一台打字机没有成熟的打字工好用。但一匹马能跑多快,千百年前我们就知道了。传统技术很完善,但潜力很小,发展很慢。而新技术潜力大,天花板还很高。人工智能就像百年前那辆比马慢的汽车,但计算力还有百倍的上升空间,准确性、可靠性、实时性等问题都可能解决。 问:凭现有的经验可以看出,两张极其相似的雷达图,预报出来的结果可能差别很大,说明图像有着不确定性。针对这种情况,天气预报的机器学习训练集怎么做, 需要多大量级,如何规避不确定性? 姚冬:多大量级的数据对某个项目是否合适, 需要具体分析。通常而言,我们把数据集分两份,一份训练,一份验证,验证集效果不好,就会调整算法和参数;如果效果还不好,可能就是数据集不够。同样的东西导致不同的结果,说明数据不全。 在天气预报领域,经历了从人工计算到数值模式的转变,未来可能结合人工智能算法,进行预报服务。未来一二十年,几乎所有行业都会受人工智能影响,并不是简单地把现有工作交给机器,而是整个行业的基础逻辑都将被改变。 以自动驾驶为例,一旦技术成熟且商业化,汽车就不再需要方向盘、油门、刹车,相应地,驾驶位也不需要了,汽车设计就会和现在完全不同,内部空间和外观会变得更灵活。未来,家庭可能不再需要买车,可以随时叫车,不像现在,叫车还需要叫司机。新的城市建设或许也不用红绿灯了,车联网后,服务器会调度出最优过马路方案。人们也不会为了抢红绿灯加速或者急刹车,能在城市中保持平稳行驶,车祸率也会大幅下降。 对于人工智能而言,学术理论时期已经接近尾声,现在开始进入工程技术时期,大量商业、工程、创业公司涌入,解决高可用、高效率、价格低廉、适应性等问题。紧接着,会进入大规模服务应用期,整个行业充满机遇。 (本报记者孙楠根据金山公司人工智能研究院院长姚冬在中国气象局的讲座《人工智能的研究和应用》整理报道) 来源:中国气象报 4.16版

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