極端氣候爆發、登革熱傳播 AI預測氣象有助降低衝擊
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如何預警極端氣象事件，成為當前科學界面臨的重大挑戰，也影響全球國家對於氣象監測資源之合作共享議題，AI對於氣象預警也扮演極為重要的角色。
為了因應極端氣候發生，陳秀熙團隊指出，需要進行即時氣象預測，因此需要空間精準、時間精準、變化精準以及強度精準，主要著重於變化上的準確性，其中受影響的決策領域包括：緊急應變服務與資源配置、能源供應管理、洪災應變措施規劃、航空交通規劃、海上航線引導以及貨運零售倉儲管理。
過去幾十年間，氣象預測主要仰賴於傳統數值天氣預報（NWP），雖然準確度非常高，但速度較為緩慢。近十至二十年間，AI崛起發展出不少預測模型，Google DeepMind於2021年發布人工智慧生成模型DGM（Deep Generation Model），預測能力佳；FourVastNet優點為速度提升，但準確度不如預期；而盤古氣象模型，則兼具速度與準確性，其優異性能也讓歐洲中期天氣預報中心將其系統納入考量，期待在未來天氣預測可降低氣候災難之衝擊。
節目這裡看
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星球永續健康線上直播-AI即時氣象預測與疾病衝擊 (II)
本文經 健康醫療網 授權刊登，原文發表於此
【健康醫療網／記者鄭宜芬報導】2023/09/08
過去幾十年間，氣象預測主要仰賴於傳統數值天氣預報（NWP），雖然準確度非常高，但速度較為緩慢。近十至二十年間，AI崛起發展出不少預測模型，Google DeepMind於2021年發布人工智慧生成模型DGM（Deep Generation Model），預測能力佳；FourVastNet優點為速度提升，但準確度不如預期；而盤古氣象模型，則兼具速度與準確性，其優異性能也讓歐洲中期天氣預報中心將其系統納入考量，期待在未來天氣預測可降低氣候災難之衝擊。
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