现在可以提前两周准确预测地球对流层(我们大气层的最低水平)中的臭氧水平，这比目前只能提前三天准确预测臭氧水平的系统有了显着改进。休斯顿大学空气质量预测和建模实验室开发的新人工智能系统可以改进控制高臭氧问题的方法，甚至有助于解决气候变化问题。
“这是非常具有挑战性的。以前没有人这样做过。我相信我们是第一个尝试提前两周预测地表臭氧水平的人，”UH 自然科学学院大气化学和人工智能深度学习教授 Yunsoo Choi 说。数学。研究结果在线发表在科学期刊《科学报告-自然》上。
臭氧是一种无色气体，在正确的位置和数量上有帮助。作为地球平流层(“臭氧层”)的一部分，它通过过滤来自太阳的紫外线辐射来进行保护。但是当地球表面附近的臭氧浓度很高时，它对肺和心脏是有毒的。
“臭氧是一种二次污染物，它会对人类产生不良影响，”博士生 Alqamah Sayeed 解释说，他是 Choi 实验室的研究员，也是该研究论文的第一作者。接触会导致喉咙刺激、呼吸困难、哮喘，甚至呼吸道损伤。有些人特别容易受到影响，包括非常年轻的人、老年人和慢性病患者。
臭氧水平已成为每日天气报告的常见部分。但与天气预报不同，天气预报可以合理准确地提前 14 天，而臭氧水平只能提前两三天进行预测——直到这一突破。
预测的巨大改进只是这项新研究故事的一部分。另一个是团队如何做到这一点。传统预测使用数值模型，这意味着研究是基于大气中气体和流体运动的方程。
对于崔和他的团队来说，这些限制是显而易见的。数值过程很慢，获得结果的成本很高，而且精度有限。“在前三天后，数值模型的准确性开始下降，”Choi 说。
研究团队在开发机器学习算法时使用了独特的损失函数。损失函数通过将决策映射到相关成本来帮助优化 AI 模型。在这个项目中，研究人员使用一致性指数(称为 IOA)作为 AI 模型相对于传统损失函数的损失函数。IOA 是对预期与实际结果之间差距的数学比较。
标签： 人工智能
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