微软计划借助云计算改变自然灾害模拟方式
众所周知，天气预报是一个复杂的领域，但这项任务对我们星球的日常运转正变得越来越重要。气候变化正在加剧毁灭性自然灾害的规模和影响，从森林大火、台风到洪水和气旋都包括在内。
准确知道灾害何时何地发生（哪怕只是提前几个小时收到预警），可能彻底改变受灾人群的命运。在这一领域，微软看到的不只是行善的机会，还有一个可以用于其Azure云计算服务的盈利空间。
在其AI for Earth项目中，该公司汇集了一系列服务，并将其称为“行星计算机”。这些服务包括用于识别物体以及动植物种类的API。AI for Earth还为科学家和其他人员提供资助，用于在研究和建模中使用Azure。该项目与公司的其他云端计划相衔接，例如AI医疗和AI无障碍。
如果你好奇所谓的行星计算机如何运作，以及在更有效地模拟自然灾害的道路上存在哪些障碍，就需要关注自然灾害应对体系的各个方面。该项目的项目总监向TechCrunch表示，项目的雄心与以往一样强劲。
“目标是建立一台行星计算机，帮助每个人管理地球的生态系统，因为这是在灾害面前保持高效的唯一途径”
尽管该项目侧重于“减灾、响应和恢复”，但响应阶段最为引人关注，因为决策必须尽快做出。努尼奥指出，过去几年人工智能在与环境相关的领域进步极为迅速。他表示，人工智能所需的数据并不像许多人认为的那样多。
在算法再训练方面已取得很大进展。科学家和工程师正在努力让人们理解人工智能，以及如何构建极其高效的深度学习模型。将人工智能应用于地球系统时的一大挑战，是需要整合的学科数量，才能让建模取得成功。
然而，许多学科仍然彼此割裂。此外，科学家与人工智能研究人员之间的鸿沟也是最大的。努尼奥认为，该项目提供了一个机会，让各方持续参与应对地球面临的一些最棘手问题。
“由于激励机制不同，各方动力也有所差异：科学界的动力是产生更多知识，而模型开发者的动力则是快速获得好的答案。如何在不确定性下迅速做出决策？”
弥补这一差距的一种方式，是努尼奥所说的“技能提升”，即让科学家更多地学习人工智能。这一切都是同一策略的一部分，即帮助人们更快、更好地进行环境分析。没有什么比地理空间分析更复杂的了。计算机擅长处理一维问题，但在处理彼此相邻的对象时并不十分擅长。
桑切斯-安德拉德·努尼奥最初学习的是天体物理学，后来在GIS（地理信息系统）方面提升了技能。随着库的扩展，以及通用人工智能模块运行良好，并且拥有大量可供理解的教育资料，提升先进人工智能技能所需的努力已经减少。
AI for Earth项目总监表示，过去人们需要博士学位，而如今只需10行代码。然而，这种不断增强的能力也让人们相信，人工智能可以解决任何行星级问题。并不能，或者如果你持更乐观的态度，那就是目前还不能。
“我们正试图减少围绕人工智能的炒作。如果你不知道什么是人工智能，你就不会相信它是什么”
该项目在许多举措中强调可解释性，以便科学家和人工智能研究人员能够共同理解模型得出的结果。这一使命也越来越与相关政府机构保持一致。最近，AI for Earth项目与美国陆军工程研究中心签署了一份合作伙伴协议，以改进沿海地区的监测系统。
最终，建模正变得越来越成熟，尽管仍有大量工作要做。“就目前而言，我会说我们仍处于中二层阶段。许多过程需要大量专门处理，”努尼奥表示。好消息是，越来越多的人正投身这一战场，尝试把各个点连接起来，并在此过程中提升全球自然灾害应对能力。
