IBM發布新天氣預測模型Deep Thunder，利用機器學習預測實際天氣的影響

氣象公司The Weather Company於本周三（6/15）揭露新一代天氣預測模型Deep Thunder，結合由IBM Research開發的預測模型和The Weather Company的全球預測模型，來加強天氣預測的精確度。

Deep Thunder會使用歷史天氣資料來訓練機器學習模型，還可以對目標區域的天氣進行回顧性分析，也會使用基於機器學習技術的天氣影響模型，來協助企業能更精準地預測氣溫將會如何影響他們的業務。

而天氣預測對於業務的影響如消費者購買行為、零售業者供應鏈管理和存貨管理等，甚至保險公司可以分析過去天氣事件的影響，來評估天氣災害相關的保險索賠有效性，還有公用事業公司也可以分析因電源線或電線桿引起的災害歷史資料，並結合當地預測資訊，以更好地規畫需要在哪些區域分配多少位維修人員。

根據IBM，全球的企業仰賴The Weather Company區域性模型每3小時所產生的天氣預報指南，以做出相對應的決策。Deep Thunder中所整合的The Weather Company天氣預測模型每天使用超過100TB的第三方資料，來分析全球每個地區的天氣資料，以及旗下天氣預報服務Weather Underground有19.5萬個個人天氣站在蒐集天氣資料，The Weather Company正式透過結合大量與各種種類的資料以產生可靠的全球天氣預測結果。

另外，Deep Thunder還有整合IBM Research所開發的預測模型，是由IBM Research為各行各業的企業用戶打造客製化天氣預測模型，且其精準度可以做到0.2至1.2英里（約0.32～1.93公里）範圍內的天氣預測，同時還會考慮到其他相關環境的資料，如植被和土壤條件等。

而Deep Thunder就是透過結合這2個預測模型的功能來強化天氣預測的準確度，The Weather Company科學暨預測營運主管Mary Glackin表示，Deep Thunder模型將提供一個理想的平臺，來協助大眾了解天氣的影響，以及提供各行各業應對的建議。