據外媒報道，幾周前，谷歌人工智能(AI)使用了一個機器學習模型來改進對乳腺癌的篩查工作?，F在，這家公司已經在即時預報降水中使用了卷積神經網絡(CNN)。谷歌 AI 研究人員在一篇名為《Machine Learning for Precipitation Nowcasting from Radar Images》的文章中提到了其在降水短期預測中對 CNN 的利用。

　　結果看起來似乎很有前景，按照谷歌自己的說法，其得到的結果比傳統方法還要好：這種降水即時預報側重于0-6 小時預報，它可生成的分辨率為 1 公里、總延遲只有5-10 分鐘的預報（包括數據收集延遲），甚至在開發的早期階段其表現也優于傳統模型。

　　據了解，傳統方法需要結合對大氣如何工作的先驗知識，而這批研究人員使用的“物理自由”法卻將天氣預報問題變成了一個單獨的從圖像到圖像的轉換問題。因此，由團隊訓練的 CNN--U-Net--只需要對提供給它的訓練例子估計大氣物理。

　　為了訓練U-Net，團隊使用了多光譜衛星圖像。從 2017 年到 2019 年在美國大陸收集的數據被用于最初的訓練。更具體一點來說，數據被分成了四個星期的數據塊，其中最后一個星期用作評估數據集，其余的則用作培訓數據集。

　　不同于傳統即時預報采取的高分辨率快速刷新(HRRR)數值預報、光流(OF)算法和持久性模型的是，U-Net 模型利用精度圖和回憶圖的方法所表現的預報質量更優。

　　此外，該模型還提供了瞬時預測。這是一個額外的優勢，因為傳統的方法如 HRRR 計算延遲時間有1-3 小時。這使得機器學習模型能夠處理新的數據。不過 HRRR 中使用的數值模型可以做出更好的長期預測，部分原因是它使用了一個完整的 3D 物理模型--從 2D 圖像中很難觀察到云的形成，所以對于機器學習來說學習對流過程顯得更難。

　　谷歌認為，將 HRRR 和機器學習模型這兩種方法結合起來可能會帶來更好的效果，因為這兩種方法可以實現準確、快速短期以及長期預測。這家公司表示，他們有在考慮未來將機器學習技術直接應用到 3D 觀測中。

總結

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