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AI天氣預測比賽 啟發中學生STEM可能

天氣變幻多端，要準確預測，往往要分析多項數據。為提升中學生的學習主動性，香港教育城聯同天文台等機構合辦「AI大比拚──天氣預測比賽」，更首次加入AI(人工智能)因素，以天文台數據為基礎，預測特定時段的氣溫。於比賽中脫穎而出的中五學生叶融杰表示，是次比賽題材新穎，由分析數據到設計程式只有一個月時間，獲獎令他感到意外。他又稱，比賽啟發他發掘更多可能性，未來或會向AI方面進發。

記者 林紫晴

香港教育城聯同香港天文台、香港氣象學會及微軟，於去年底舉辦「AI大比拚──天氣預測比賽」，讓中學生運用AI技術，再以天文台的實時數據為基礎，預測特定時段的氣溫。

香港教育城行政總監鄭弼亮表示，為推出STEM發展，教育城已連續三年舉辦編程比賽，「除了編程，人工智能等因素都愈趨重要，所以我們希望學生們分析數據後，可設計出生活化的程式。」

首次處理及分析大數據

東華三院伍若瑜夫人紀念中學的隊伍，成功設計出天氣預測結果誤差最小的AI模型，擊敗全港二十四所學校的三十一隊參賽隊伍，嬴得比賽冠軍。該校中五學生叶融杰坦言，獲獎是意料之外，「我們的預測結果其實估錯很多，感覺自己的表現平平，沒想過會獲獎。」

喜愛資訊科技的叶融杰雖曾參加大大小小的編程比賽，但對他而言，是次比賽特別有新鮮感，「以前比賽寫program(程式)都未用過人工智能，感覺大數據距離我們很遠，今次比賽卻讓我們處理及分析數據，所以好興奮。」

新高中學制的資訊及通訊科技(ICT)課程暫未涵蓋AI的內容，參賽的學生須由零開始，上網自學相關技術，並在一個月內尋找解難方法。叶融杰與同學江學明亦不例外，二人分工合作，一人負責預測模型訓練及評估，另一人則負責數據分析及處理。

篩選有用數據 減低誤差

叶融杰稱，處理大量數據需時，故與篩選出影響天氣的有用數據，包括濕度、風速、時間及氣溫，再加以分析，「最難的部分是要找出時間與天氣的關係，例如濕度與溫度形成的負線性關係，當濕度愈高，風速會愈低。」

比較不同的機器學習方式，二人決定使用「隨機森林」預測天氣，叶融杰解釋，該方式合併多個誤差較低的「決策樹」，故仞其預測結果勝於其他模型，「一開始會有一定誤差，逐步將平均值算法優化，便能提升準確度」，最終設計出誤差最小的天氣預測AI模型。

輔助二人設計程式的陳老師笑稱，自己只為簡報內容給予意見。「最重要是讓學生主動學習，嘗試用不同角度思考，不懂便問清楚或尋找答案，老師則從旁協助。」他又指，是次比賽前的機器學習工作坊讓學生大開眼界，同時啟發學生尋覓前路。

鄭弼亮認同，學生運用AI等技術設計程式，不但可提升他們的運算及解難能力，同時讓他們更認識業界科技應用，為日後的科技發展作好準備。叶融杰也表示，比賽啟發他發掘更多可能性，除了考慮升讀編程相關的科目，未來亦有意向AI方面進發。