苹果收购的热门天气App有多特别？用AI精准预测天气，还能制作风暴动画( 二 )
为了弥补这部分数据的丢失 ， Dark Sky团队引入了AI技术 ， 使用快速人工神经网络库（FANN）建立模型 。
研究人员发现 ， 噪声数据不仅是低强度的 ， 而且具有一种可识别的“纹理” 。 经过大量的数据训练后 ， FANN模型能够准确地识别出这种“纹理” ， 进而将数以千计的雷达数据分为两类：噪声和非噪声 。
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研究人员称训练过程需要持续一段时间 ， 但最终得到了一个简洁、快速的程序 。 该模型可以识别90~95%的噪音 ， 几乎没有误报 。
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▲数据分离结果
2、CV算法 ， 提取风暴速度
气象系统是典型的非线性动力系统 ， 十分混乱复杂 。 在进行天气预测时 ， 要考虑到许多因素 ， 比如复杂的流体动力学原理、地球的旋转角度、地势的不平坦情况、注入系统的太阳能等等 。
这也是一个世纪以来 ， 气象学家设计出了各种复杂模型 ， 但仍无法提供准确天气预测的原因 。
但是 ， Dark Sky团队注意到 ， 气象系统的变化在更小的时间尺度上会趋于线性 。 例如 ， 在天空飘动的积云会更倾向于以相对直线运动 。
当把时间尺度缩小时 ， 降水带也会更加连贯 ， 甚至在几分钟的时间间隔内表现为线性变化 。 有一些情况下 ， 这个线性过程可以持续一个小时或更久 。
为了量化这个过程 ， 研究人员引入了计算机视觉（CV）模型 。 利用开源计算机视觉库OpenCV中的光流与目标跟踪算法 ， 研究团队对多个雷达图像帧进行了比较 ， 创建出了一个速度分布图 。
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为了使结果更加直观 ， 研究人员用颜色替换箭头 ， 制作出一张三通道图像 。 图像中 ， 红色代表x方向的速度 ， 蓝色代表y方向的速度 ， 绿色代表风暴强度的变化 。
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3、GPU完成预测和动画制作
研究人员会将速度图像输入iPhone或iPad上的GPU ， 风暴预测过程和动画制作过程都在GPU中完成 。
研究人员指出 ， 由于不同风暴的特征差异、地理环境的不同等 ， 预测结果会有所出入 。 例如 ， 如果风暴更连贯和稳定 ， 能够预测的时间就会更长 。
▲动画效果
4、误码监测
为了保证预测的准确性 ， Dark Sky团队会对每一次预测进行误码监测 。
据介绍 ， 研究人员会用预测结果与实际天气情况进行对比 ， 从而确定预测的误差有多大 。 此外 ， 研究人员还会对每个雷达站进行实时检查 ， 从而保证预测结果的准确性 。
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根据ForcastWatch4月份报道 ， 去年一年DarkSky在美国加利福尼亚州圣荷西的预报准确率达到了80.91% ， 今年三月份达到87.93% 。
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