【機器學習-預測應用】中央氣象局用DataRobot預測雲、偵測霧
此 DataRobot 應用案例是 PGi 樺鼎商業資訊與 交通部中央氣象局 氣象衛星中心 的合作應用分享。
天氣預測是非常特殊但實用的科學領域，交通部中央氣象局為了因應「氣象觀測自動化之人力業務轉型」，特別像是「霧」和「雲量」這兩種需要仰賴人工量測的天氣現象。
希望透過機器學習的方式，先找出衛星觀測數據跟人工觀測數據間的關係，再將衛星資料的預測結果應用在無法透過人工實際觀測到的地點。
而選擇 DataRobot 的主要原因在於能夠自動推薦最佳演算法，因而快速得到最佳的訓練結果。在中央氣象局內部研發能量有限，無法逐一研究、編寫程序、交叉比對所有演算法的情況下，DataRobot成為氣象局 衛星中心的最佳選擇。
一、氣象局為什麼選擇與 DataRobot 合作？
中央氣象局內的氣象衛星中心最初的考量是，內部的機器學習演算法工程師、資料科學家等數據分析專才不足，因此需要借力市面上的software-as-a-service (SaaS) 以完成AI在氣象上的應用。
在自動化機器學習平台 (Automated Machine Learning Platform) 這個服務分類裡，近兩年也有很多知名軟體大廠投入其中，像是Microsoft、Google、Amazon等，但最後選擇2012年才崛起、2020年被Forbes認列為美國前50大前瞻AI公司 的DataRobot，除了因為DataRobot是創建AutoML這個服務分類的創始者外，氣象局也針對幾個面向加以評比考量，像是：
- 自動化程度
- 演算法涵蓋度
- 開源模型圖書庫的多寡程度
- 開發者環境
- 雲架構能不能落地
就平台功能面來說，DataRobot 是目前自動化程度最高、可以把整個Data Science Lifecycle 都自動化的平台，從資料準備(Paxata Data Preparation)、自動執行特徴工程Automated Feature Engineering、從上百種演算法中自動選擇最佳演算法、調整參數、甚至是最後的模型上線、監測跟管理都可以自動化。
更重要的是，DataRobot 不只單純提供一個軟體平台，DataRobot 的 AI Success program 也是合作內容的一部分，這也是讓DataRobot能與市面上其他AutoML解決方案更為不同的地方。
可以說是，DataRobot 不只是個企業級軟體平台，還是一個有能力協助合作企業，在智識、格局上都升等的AI策略夥伴（Trusted AI-Native Stratigic Partner)
DataRobot「AI-Native 策略夥伴」不是講好聽的，而是需要實際作為、資源投入來做支持的，像是：
- 核心團隊成員有堅實的Data Science背景且已被市場驗證過：Top Kagglers like Sergey Yurgenson (former 1st) and Xavier Conort (former 1st)
- 已與25家真正實踐Data-Driven的企業建立策略合作關係：像是Hadoop、HortonWorks、AWS、Google Cloud、Intel、Tableau、UiPath等
- 幫助組織成員建立基礎ML知識、建立團隊共同認知的培訓課程 DataRobot University：分別針對Data Analysts、Data Scientists、Executives 甚至提供給大學教授教學使用 (另見Academic Support Program），讓組織團隊在溝通時，能提出有實質意義、有挑戰性的問題或建議。
- 就是要確保客戶能獲得巨大成果的AI 成功計畫 AI Success Plan：在這個計畫中，除了軟體平台外，最重要的就是來自DataRobot的客戶成功團隊了，角色包含：
- Customer-Facing Data Scientist
- AI Success Manager
- Use Case Engineers
- Platform Delivery Engineers
- Account Executives
- Front Line support
總的來說，DataRobot的AI Success 客戶成功團隊在公司內的角色，就像是辦公室外延伸的即戰力員工、全球應用案例的資訊情報員。
二、氣象局最初的難題與目標
為了配合地面氣象站的轉型，很多氣象參數都改用電子式的儀器記錄，一方面能減少人工判讀的誤差，二方面是能夠將觀測資料電子化並匯入電腦的資料庫中，以利日後的分析及應用。
但氣象衛星中心遇到的一個難題是，霧量及雲量的觀測非常受限於地點跟人力。像是全台共有26個氣象觀測站，地面觀測人員以輪班制為主，上班人員主要負責各類儀器按時按點觀測，每10分鐘就要記錄一次。
若衛星的觀測資料可以完全取代人力的觀測，就可以緩解氣象觀測站人力不足、提升人員的工作內容價值、以及在離島海上或距離觀測站有段距離的地方的準確性。
但這個前提是必須知道「衛星的觀測資料和觀測員的觀測資料之間的關聯性為何？」
因為，衛星的觀測是高空往地面觀測，而氣象觀測員則是於地面往天上觀看，這兩者有不同的觀測變因，所觀測到的現象也不同。
如何將兩類資料找到關聯，以確認是否可將衛星資料運用在非人工觀測站所及的地方，是最主要的目標。
三、分析過程與結果
以雲量的預測分析為例（研究全文可點此參考）
- 資料來源：向日葵 8 號衛星的可見光、紅外線頻道觀測資料、其CLAVRx 所產生的資料
- 訓練資料筆數： 2018 年 1 月到 2019 年 9 月，每日測站的觀測及衛星資料，共有 162,100 筆
- 預測目標：台灣人工氣象站資料(26 站)觀測員記錄的雲量為十分量， 分別以數字 1 到 10 代表十分之一到十分之十
欲利用機器學習找出衛星觀測的資料和雲量之間的關係，要用於學習的特徵主要有：
- 測站處衛星觀測的亮溫/反照率
- 以測站為中心半徑 2 到 16 公里亮溫/反照率之平均、標準差、亮溫/反照率高於某閾值的網格數
- 經緯度、太陽天頂角等
驗證結果
下表2是雲量的實驗結果，採用不同的 Feature 組合所得到的 RMSE
衛星中心目前提供的雲量資料的 RMSE 為 2.363，若只統計白天的雲量資料則是 2.144、夜間是 2.762。
而 DataRobot 的結果皆優於原有的數字，不論白天晚上或全日的統計都是如此，其中最佳的Feature 組合是 DataRobot 建議名單 (使用 13 種頻道)，能夠得到最低的 RMSE。
而下圖 3 是一個實際觀測資料的分析結果，
黃色數字 是每個衛星網所得到的雲量，而紅色數字則是氣象觀測員在氣象站所觀察到的結果，仔細對照可以發現差異並不大，表示機器學習的預測接近觀測。
也就是說，對於將衛星資料運用在非人工觀測站所及的地方，是具有可信度的。
四、其他應用案例
不分產業，其實都會有「預測」的需求，而 DataRobot 自動化機器學習預測平台，也已經在零售、高科技、醫療、金融、保險、運輸製造業，都取得全球指標性客戶的認可。
以下是3家知名零售商：Kroger、FamilyMart、Carrefour 及 高科技業的 Lenovo 在營運面的預測應用實例：
▶ AutoML應用案例：4知名企業用DataRobot做預測性分析
五、更多DataRobot在公部門的應用案例
DataRobot 在公部門的應用，在美國已受到美國監管機構的認可，表示具備國防等級的安全性。像是在美軍單位，一個專門負責提高美軍後勤運作單位效率的 U.S. Army Office of Business Transformation (OBT) 也選擇跟DataRobot合作。
「數據對我們來說是戰略性資產，我們透過機器學習的方式，在 Army Contracting Command ，讓我們知道整個 contracting process 哪裡還可以做得更有效率，這節省了很多成本跟資源。」
另外，美軍內部也透過 DataRobot，結合 RPA流程自動化機器人，讓原本單純依照邏輯設定的RPA變得更加智慧，讓RPA有能力「做判斷」，進而處理更複雜的自動化流程。
推薦閱讀：
- DIU awards Army contract to advance RPA using machine learning
- The U.S. Army Office of Business Transformation Uses a Strategic Partner to Drive Successful AI Initiatives
- DataRobot 公部門應用頁面
未來，我們也希望在台灣，能看見機器學習在國防單位的應用。我們都可以思考一下，預測的力量在政府中能達到什麼樣的效果。
例如，機器學習能幫助國稅局找到歸檔稅表中的異常情況，自動標記潛在欺詐性提交作進一步審查。或是可以將衛星和傳感器資料結合到氣象局的燃料預測中等。
鑑於國家安全以及數據科學家供不應求的考量，能夠採取創新作法，善用工具，加乘既有人才的能力，通過自動化機器學習，政府中的任何人都可以作為數據科學家，利用預測模型和洞察數據提供的訊息，在國家安全層級上採取最低風險的決策。
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關於DataRobot
「Auto ML」軟體品類的原創者，也是當今自動化機器學習解決方案的全球領導廠商
DataRobot 秉持的信念：要讓所有大小規模的企業體認到，企業內既有的Business Analyst或資料處理團隊，也能利用機器學習的技術去解決更複雜的商業問題，只要提供對的工具與訓練即可，而不一定要找到所謂的data engineers、 data scientists、application developers 才能開始建立 In-house AI model 去解決商業問題。
DataRobot創辦人的解決方式：把全球最頂尖資料科學家的經驗、建模流程濃縮在一個軟體平台上，把建模跟上線流程中最煩雜的10個步驟自動化處理。
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