无需超级计算机，人工智能提升风暴预报表现

巴西圣保罗大学开发的一款人工智能工具，在测试中提升了短时风暴预报表现，与传统方法相比，误报减少了近70%。这款名为 TITAN-LSTM 的工具可提前最多30分钟预测风暴路径、降雨覆盖区域和降雨强度，并每五分钟更新一次。

该工具将成熟的雷达追踪软件与能够学习风暴随时间变化规律的人工智能结合起来。它不处理完整的雷达图像，而是使用每场风暴的数值描述，例如规模、速度和降雨强度。较低的计算负荷使其能够在普通笔记本电脑上运行。

研究人员使用了2016年至2019年间在圣保罗附近收集的雷达观测数据。从逾32,000场被追踪的风暴中，他们选出439场能够追踪完整发展过程的风暴，其中307场用于训练人工智能，另外132场单独留作测试。研究结果发表于《地球物理研究杂志：机器学习与计算》。

该工具仍存在重要局限：目前只能处理既不与其他风暴合并、也不分裂的风暴，而且预报时效越长，不确定性越大。团队目前正研究更复杂的风暴，并希望让系统适配其他雷达，以向负责灾害预警的机构提供预报。