在必应博客的一篇文章中,微软称,"Start"团队已于 2021 年底在全球范围内推出了所谓"降水预报"的改进措施。该模型不仅从本地雷达装置中获取数据,还将其与卫星数据相结合。由于世界上许多地方都没有安装天气雷达硬件,因此需要这种数据结合来提升准确性。
不过,微软 Start 认为降水预测模型仍存在一些缺陷。这是由于卫星天气数据在 85% 至 95% 的时间内都可以获得,这取决于数据的来源和可接受的延迟时间。
博文称:
有证据表明,每项任务需要一个单独的解码器,每个预测频道需要一个单独的判别器,因此,Weather from Microsoft Start 建立了一个模型,比之前只预测模拟雷达反射率的模型大 4 倍。最后,新模型联合预测卫星和模拟雷达反射率,使其预测能够填补数据可用性缺口。
据微软称,在人工智能训练中,雷达信道模型的权重是卫星模型的六倍,因为雷达提供的降水信息被认为比卫星任务更重要。
最终结果是,与仅使用雷达预测的基础模型相比,新的降水和云层模型"在 F1 分数上有明显改善"。博客补充道:
此外,还观察到预测的卫星图像在 15 分钟后的得分高于持续性预测,这意味着当卫星数据中断时间超过 15 分钟时,可以使用这些预测。
微软的卫星和雷达预报模型现已完全集成到该公司的 Weather from Microsoft Start 气象模型中。
了解更多: