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”

現在可以提前兩周準確預測地球對流層（我們大氣層的最低水平）中的臭氧水平，這比目前只能提前三天準確預測臭氧水平的系統有了顯著改進。

”

休斯頓大學空氣質量預測和建模實驗室開發(fā)的新人工智能（AI）系統可以改進控制高臭氧問題的方法，甚至有助于解決氣候變化問題。

“這是非常具有挑戰(zhàn)性的。以前沒有人這樣做過。我相信我們是第一個嘗試提前兩周預測地表臭氧水平的人?！?UH自然科學學院大氣化學和人工智能深度學習教授 Yunsoo Choi（崔）說。其研究結果發(fā)表在科學期刊《科學報告-自然》線上版。

臭氧是一種無色氣體，在正確的位置和數量上有幫助。作為地球平流層（“臭氧層”）的一部分，它通過過濾來自太陽的紫外線輻射來保護人類。但是當地球表面附近的臭氧濃度很高時，它對人類肺和心臟是有毒的。

“臭氧是一種二次污染物，它會對人類產生不良影響，”博士生Alqamah Sayeed解釋說，他是Choi實驗室的研究員，也是該研究論文的第一作者。接觸會導致喉嚨刺激、呼吸困難、哮喘，甚至呼吸道損傷。有些人特別容易受到影響，包括非常年輕的人、老年人和慢性病患者。

臭氧水平已成為每日天氣報告的常見部分。但與可以合理準確地提前 14 天進行的天氣預報不同，臭氧水平只能提前兩三天進行預測——直到全新突破。

預測方面的巨大改進只是這項新研究故事的一部分。另一個是團隊如何做到這一點。傳統預測使用數值模型，這意味著研究是基于大氣中氣體和流體運動的方程。

對于崔和他的團隊來說，這些限制是顯而易見的。數值過程很慢，獲得結果的成本很高，而且精度有限。“在前三天后，數值模型的準確性開始下降，” Choi 說。

研究團隊在開發(fā)機器學習算法時使用了獨特的損失函數。損失函數通過將決策映射到相關成本來幫助優(yōu)化 AI 模型。在這個項目中，研究人員使用一致性指數（稱為 IOA）作為 AI 模型相對于傳統損失函數的損失函數。IOA 是對預期與實際結果之間差距的數學比較。

換句話說，隨著團隊成員逐漸完善程序的反應，他們將歷史臭氧數據添加到試驗中。數值模型和作為損失函數的 IOA 的結合最終使 AI 算法能夠通過識別之前在類似情況下發(fā)生的事情來準確預測現實生活中臭氧條件的結果。這很像人類記憶的建立方式。

“想像一個小男孩，他看到桌上的一杯熱茶，出于好奇而試圖去觸摸它。當孩子觸摸杯子的那一刻，他意識到它是熱的，不應該直接觸摸。通過那次經歷，孩子已經訓練了他的思想?！辟惲x德說?！皬囊粋€非常基本的意義上講，它與 AI 相同。你提供輸入，計算機給你輸出。經過多次重復和修正，這個過程隨著時間的推移不斷完善，AI 程序開始‘知道’如何應對之前已經出現過的情況。在基本層面上，人工智能的發(fā)展方式與孩子學會了不要急于搶下一杯熱茶的方式相同?！?/section>

在實驗室中，該團隊使用了四到五年的臭氧數據，Sayeed 將其描述為“一個不斷發(fā)展的過程”，教人工智能系統識別臭氧條件并估計預測，隨著時間的推移變得越來越好。

“將深度學習應用于空氣質量和天氣預報就像在尋找圣杯，如同在電影中一樣?！眲幼髑楣?jié)的忠實粉絲崔說?！霸趯嶒炇依?，我們經歷了幾年的艱難時期。有一個過程。最后，我們抓住了圣杯。這個系統有效。人工智能模型‘理解’如何預測。盡管工作了多年，不知何故，即使在今天，它仍然讓我感到驚訝。”

在實驗室的成功可以帶來現實世界的服務之前，許多商業(yè)步驟在世界可以從這一發(fā)現中受益之前先行一步。

“如果你知道未來——在這種情況下空氣質量——你可以為社區(qū)做很多事情。對這個星球來說可能非常關鍵。誰知道？也許我們可以找出解決氣候變化問題的方法。未來可能會超越天氣預報和臭氧預測。這有助于確保地球安全?！贝拚f。

對于任何好的動作故事來說，這聽起來都是一個圓滿的結局。

來源 | Ai時代前沿

【行業(yè)資訊】人工智能有效預測地表臭氧水平