MIT 研發新型 AI 工具 無需歷史數據即可預測極端天氣

麻省理工學院（MIT）工程師團隊近日開發出一款名為「極端事件感知學習」的人工智能工具，能夠在無需依賴歷史災難數據的情況下，生成合理的極端天氣事件預測地圖。這項突破性研究已於 8 月 20 日發表在《自然·通訊》期刊上。











突破傳統風險評估框架



傳統的極端天氣風險評估方法，通常依賴於數據集中已有的極端事件來推測未來更嚴重的災害情景。然而，這種方法存在根本性限制，因為歷史記錄中的極端事件往往極為罕見且零星分佈。



「這些方法假設數據集中存在我們已經見過的非常災難性的事件，然後建立方法來估計這些事件的風險，或試圖預測已經發生過的事件，」MIT 機械工程研究生、論文共同

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