“中間三天”問題 最對機器學習“胃口”

針對每周的天氣預報，我們已經體會到科技帶給我們的好處。從之前的由天，到我們現在的提前預知準確的天氣預報，并做好防護措施。在現代科技中，天氣預報已經準確的預報具體時間節點的天氣，如今，人工智能也進入了我們的視野，對于準確的數字模式，一周中間三天的問題是我們科學院一個待解決的重要問題。

而如今我們針對氣象研究的機器，利用數字計算和數據庫，對與天氣預報要解決的難題，也最對機器學習的胃口。那么中間三天和機器怎么有聯系呢。三天預報即七十二小時的預報，針對天氣問題，我們面對天氣的變幻莫測，存在著數據的偏差，一般來說我們還需要在大數據環境下，進行人工修改，而機器學習，意味著人工能解放，運用人工智能的修改學習，進一步修改細微的數據。簡單來說，就是機器學習將代替人工，對未知的不斷變化的天氣預報，進行深度的修改。

早在之前，國外的學者就已經提出了這一問題，他們提出了MOS輸出統計的方法，他通過提前的預測和觀測數據，進行先前的預測，降低天氣預報的差錯點。甚至一度在某些地方有了重要的成果和作用。然而，在MOS上，我們仍舊沒有解決三天問題，也就是說，我們就算是提前預測或者是提前計算也是有限的，因為我們所收集的資料數據庫仍舊是之前的以及變幻的，而且他的算法也是具有本身的局限性。

而如今，面對機器學習，我們利用了機器的一些優勢，那就是工作時間長，強度大，這樣可以24小時進行學習計算，這樣的話機器不僅有自身和數據庫的涵蓋算法，還可以收集更多的統計知識。我國中科院張平文，一直致力于這一機器的研究，他們也遇到了新的問題，一方面，人工智能的計算量還是不大的，一些數據錄入了也許不會得到切實有效的結果。

這次冬奧會，我們計劃利用這一人工智能為冬奧會提供數據要求和采集通報，將原有的大范圍數據，具體到每一個地區和山頭，由此數據網格就會減小，對于天氣的精確把握也不會差距太大。

未來，我們一定會制作這一智能系統，為我國的三天預報提供便捷。