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對人類來說，時間一直是最大的敵人，超越時間一直是人類的夢想，「預測未來」就是人類想超越時間的方式之一。

天氣預報就是生活中最常見的「預測未來」，但就像剛才說的，預測天氣同樣也是非常困難的事。現在看來，AI 或許是能大大增強天氣預報功能性的工具。

Google 最近在官方部落格分享新的研究，聲稱 Google 做到「近乎即時」的天氣預報。不過這項工作還處於早期階段，目前也尚未整合到任何商業系統，但早期研究結果還是顯示有很大的希望。這篇並未經過專家評論的論文表示，Google 研究人員描述了如何透過僅花數分鐘計算，以 1 公里範圍提前 6 小時達到準確的降雨預測。

數分鐘的計算時間比起目前有巨大的提升，按照現有技術可能需要數小時計算才能生成預測，儘管用了更長時間生成更複雜的數據。

研究人員表示，快速預測有極大的實際意義，這將有效適應氣候變化，特別是極端天氣狀況下，快速預測會是非常重要的工具。短期預測對避免某些危機有很高的重要性，合適運用就能有效避免生命和財產損失。

Google 的預測最大優勢就是速度，然而這樣的速度是怎麼來的？研究人員比較了自家預測與目前兩種主流預測法：光流法（透過觀察雲的現象運動）及模擬法（創建物理天氣系統模擬）。

這些傳統方法面臨的問題在於計算量極龐大，尤其模擬法需要計算大量物理效果。像美國聯邦機構為天氣預報的模擬，每天需要處理不同氣象站多達 100TB 的數據量，且要花費數小時用昂貴的超級電腦模擬。按照一次計算 6 小時，一天頂多也只能計算 3~4 次。

相比 Google 的方法只需數分鐘，因為不是嘗試複雜的天氣建模，而是計算預測簡單的雷達數據。研究人員使用美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）2017~2019 年在美國附近收集的歷史雷達數據來訓練 AI 模型。

研究人員表示，他們的方法與使用相同數據的現有 3 種方法一樣好，甚至還更好，但是該 AI 模型在預測 6 小時以上的遠期預測時，表現就不如人意了。目前看來這是機器學習在天氣預報的最佳選擇：快速短期預測，而較長時間的預測交給功能更強大的模型，像 NOAA 可做 10 天的天氣預報。

雖說目前還沒有看到 AI 在天氣預報的實際應用，但已有很多公司在工作，包括 IBM 和孟山都（Monsanto）等大眾熟悉的公司。就像 Google 研究人員所說，隨著人類和氣候相互影響更深，這種預測技術未來會越來越重要。