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软件大小: 64.68MB
最后更新: 2024-07-08 04:22:18
最新版本: im注册体育网站V6.38.17
文件格式: apk
应用分类: 手机网游
使用语言: 中文
网络支持: 需要联网
系统要求: 4.3以上

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　　盘古气象大模精度超过传统数值报　　AI出手能否掀起天气预报变革　　近年来，数值👨‍🎓气预报方法在每日➰气预报、极端灾害🎷警、气候变化预测领域取得了巨大成。但是，随着算力🚉长趋缓和物理模型渐复杂化，传统数预报的瓶颈日益突，亟须新的天气预❤️方式。在众多预测式中，科学家将目😜瞄向了飞速发展的⚠️工智能。　　联合🤡气象组织及其合作伴8月8日宣布，2023年7月成为人类有气象记录以来球平均气温最高的份。除了热浪，一国家还遭遇了持续✒️暴雨和洪水。气候,-化带来的极端天气件已经成为我们不不面对的现实。　越早获得极端天气准确信息，越有利🧑🏿‍🤝‍🧑🏻人类提前应对。在🏌️‍♂️多预测方式中，科家将目光瞄向了飞发展的人工智能(AI)。近期，来自中国和美国的科学家🛷别在国际顶级学术🥯刊《自然》上发表究成果，揭示了人智能协助预报天气潜力。　　1小时到7天预报精度超数值天气预报　　近年，数值预报方法在日天气预报、极端👢害预警、气候变化测等领域取得了巨成功。但是，随着力增长趋缓和物理👩‍👦‍👦型逐渐复杂化，数预报的瓶颈日益突，研究者们开始挖新的方式预测天气　　7月6日，《自然》正刊发表了华云盘古大模型研发队的研究成果——三维神经网络用于准中期全球天气预》，论文显示，盘气象大模型是首个💇‍♀️度超过传统数值预🚇方法的AI模型。　　据华为云盘古大’型研发团队相关人💘介绍，数值预报方💇在中长期预报等领的应用最为广泛。这些领域中，现有AI预报方法精度仍显著低于数值预报法，并受到可解释欠缺、极端天气预不准等问题的制约🌒导致AI预报模型精度不足的主要原因一是由于原有的AI预报模型都是基于2D神经网络构建的，无法很好地处理不匀的3D气象数据；二是由于AI预报方法缺少数学物理机约束，在迭代的过中会不断积累迭代🐜差。　　为此，华云盘古大模型研发队创造性地提出了应地球坐标系统的维神经网络来处理杂的不均匀3D气象数据，并且使用层化时域聚合策略来📥少预报迭代次数，,而减少迭代误差。🏽为轮值董事长胡厚🎏表示，在气象预报域，盘古大模型1小时到7天的预测精度，已经超过欧美一气象中心在相同预🌤️时间内的预测精度-　　气象大模型已极端天气预测中显手　　欧洲中期天预报中心(ECMWF)一直呼吁全球天气预报界作出更多😥力，将AI模型作为其预报系统的额外👅成部分，并进一步😚索此类模型的优势⏯️劣势，以帮助进行,气预测。　　中国学院计算技术研究副所长、研究员陈霁指出，基于AI的气象科学研究，其点是提高跨越多个间尺度的季节性预和长距空间联系建的预测能力，以此现对气象系统的精〽️预报与控制。　　洲中期天气预报中主任弗洛伦斯·哈耶在第19次世界气象大会上详细地展🚇了华为云盘古气象模型与欧洲中期天预报中心的实时运检验对比情况，前惊人的预报能力令场参会人员感受到AI技术的巨大能量。　　在农业、航🎨、能源、灾害预警领域，准确的天气报具有重大的社会经济价值。但是，限于气象观测的准度、大气系统中物过程的复杂性等因，传统数值预报方所需计算资源规模大。据世界气象组数据，全球中期天预报的有效性每10年才能提高1天，而数据驱动的AI预报方法将有望以更低🤏计算成本快速实现精度的预测。　　2020年时，AI预报方法在精度上仍远落后于数值方法如今，盘古气象大型已成为首个精度过数值预报方法的AI模型。不仅如此，它的预测速度相比-,统数值预报提高了1万倍，可实现“秒🕧”全球气象预测，气象预测结果包括势、湿度、风速、度、海平面气压等多信息，这些信息预测天气系统、风轨迹、空气质量和🧒气模式的发展至关💷要，可以直接应用多个气象研究细分景。　　欧洲中期报中心和中国国家象中心等机构都已实测中验证了盘古🏣象大模型的优越性　　欧洲中期气象🤾‍♀️心公布的今年4—7月盘古气象大模型🥜欧洲数值模式的对🏐测试报告显示，以🥚古气象大模型为代的AI预报方法将突破近些年天气预报度提升缓慢的瓶颈中央气象台表示，📦为云盘古大模型此🏃‍♂️在台风“玛娃”的径预报中表现优异并已应用于今年“-苏芮”台风路径的报。　　是辅助或☸️取代现有天气预报统还未可知　　正🧀中国科学院大气物研究所研究员马柱所言，极端天气和候带来的经济损失人身安全风险不可视。　　为了尽可将损失降至最低，象科学家们一直在力提高预报的准确。尽管气象预报采的技术手段正经历⛹️‍♀️速迭代和进步，但🧕AI预测未来几周或几个月内的中长期气仍面临着诸多挑’。　　马柱国指出目前人们对气候变的过程并不十分了，因此在研究某些候现象时不得不进假设，但这样得到结论有时并不十分确，因为模式越精🖊️，需要的观测资料多。新技术的发展往难以突破本身的🥟限性，目前最先进AI技术也不过是实现了对“足够庞大已经存在的信息数♋”的处理。AI技术在气象领域的应用然代表着其性能的大提升，但未来的象有很多不可预知，一旦模型某个环的数据准确率不足就会使预测结果产🧓误差。　　当AI进入气象预报和大气📯理等应用场景时，本质上还是通过强📿的算力和更智慧的法对大数据等信息行更有效整合，以🤪升预报的准确性和率。当前，人类在象领域的研究仍有🎚️多难题亟待突破。🌌　正如华为云人工能领域首席科学家😁奇博士所说：“天🚗预报是科学计算领最重要的场景之一也是一个非常复杂🦋系统。目前，盘古-象大模型的主要能是预测大气状态的变，以加强现有的报系统。我们的最目标是，使用盘古💂‍♀️模型，打造下一代AI气象预报框架。”　　有业内人士指，尽管盘古气象大型开辟了新的预报👰径，但它是否能补或取代现有的天气报系统，还需要研🔥团队进一步研究和证，以及天气预报域专家的进一步评🌻。　　此外，复杂气象规律、超高的辨率与庞大的数据都决定了AI气象预报需要使用计算量⌨️高的AI模型。因此，打造不断迭代领⬆️的AI气象预报模型、稳定的云上环境相应的工作套件必可少。(科技日报记者刘艳)【编辑:张燕玲💄

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