加拿大人认为他们对雪了解很多。讨论冬季天气几乎是全国性的消遣。

但滑铁卢大学地理与环境管理系的一名博士生将加拿大人对天气的痴迷提升到了一个全新的水平。

弗雷泽·金正在研究机器学习如何应用于预测降水模式，特别是在气候变化背景下的年降雪和融雪。

在他的最新研究中，他与包括他的博士导师克里斯托弗·弗莱彻教授在内的一组研究人员一起进行了这项研究，他提出了一个新的天气建模程序，名为DeepPrecip。

“在这项新的研究中，我们一直致力于开发一个模型，这是一个深度学习计算网络，”金说。“很难精确测量积雪。有其他模型，但它们有一些局限性。我们的新模型有助于推动工作。”

DeepPrecip从降雪的雷达读数中获取大量数据，然后建立预测模型。在气候变化的时代，这样的研究非常有价值。

“我觉得作为加拿大人，我们有责任确保我们保护并监测土地，因为随着气候持续变暖，土地将对全球产生影响，”金说。

“大气科学中的一个大问题是了解降雪的变化。这是一个相当动态的过程，不是一个很容易理解的过程。我们在这一领域取得的任何进展都是有益的。”

调动知识

除了发表学术文章来传播他的研究成果外，金还把向更广泛的受众传播他的研究作为一个优先事项，包括他学科以外的其他研究人员和公众。

对于目前在DeepPrecip上的这个项目，他在人工智能公司Graphcore上发表了一篇博文，并在媒体上的大众数据科学博客上发表了文章。这篇面向公众的文章巧妙地命名为“神经网络梦想下雪吗？”并暗指菲利普·K·迪克的著名小说。

为了进一步提高可访问性，King在GitHub上提供了该程序本身并开源。

他和他的导师还参加了加拿大自然科学和工程研究委员会（NSERC）的科学公开竞赛，以展示DeepPrecip模型（见上图）。

在整个学术生涯中，金一直致力于将科学知识转化为公众受众可以获取的形式。他赢得了2019年滑铁卢大学毕业生电影比赛，该比赛要求研究人员制作一分钟的视频，向公众展示他们的工作

“我认为，不仅要做好研究，而且要花时间将研究成果传达给更广泛的受众，这一点非常重要，”金说。“能够向利益相关者和资助者描述这项研究，并能够向广大公众描述它，这是我关注的焦点，我希望这也能激发其他人参与这项研究。”