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软件大小: 27.42MB
最后更新: 2024-05-25 04:33:09
最新版本: BOB真人最新官网登录注册V3.1.2
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: 5.1以上

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　　盘古气象大模型度超过传统数值预报🥳　AI出手能否掀起天气预报变革？　　近来，数值天气预报方在每日天气预报、极灾害预警、气候变化测等领域取得了巨大⛳功。但是，随着算力长趋缓和物理模型逐复杂化，传统数值预🥠的瓶颈日益突出，亟新的天气预测方式。众多预测方式中，科家将目光瞄向了飞速展的人工智能。　　合国气象组织及其合💁‍♂️伙伴8月8日宣布，2023年7月成为人类有气象记录以来全球均气温最高的月份。了热浪，一些国家还☂️遇了持续的暴雨和洪。气候变化带来的极天气事件已经成为我,,,不得不面对的现实。💟　越早获得极端天气🌇准确信息，越有利于🤑类提前应对。在众多测方式中，科学家将光瞄向了飞速发展的⏫工智能(AI)。近期，来自中国和美国的学家分别在国际顶级术期刊《自然》上发研究成果，揭示了人智能协助预报天气的力。　　1小时到7天预报精度超数值天气报　　近年来，数值💻报方法在每日天气预、极端灾害预警、气变化预测等领域取得巨大成功。但是，随算力增长趋缓和物理型逐渐复杂化，数值报的瓶颈日益突出，♂️究者们开始挖掘新的式预测天气。　　7月6日，《自然》正刊发表了华为云盘古大模🦶研发团队的研究成果-—《三维神经网络用精准中期全球天气预》，论文显示，盘古象大模型是首个精度过传统数值预报方法AI模型。　　据华为云盘古大模型研发团🐑相关人员介绍，数值报方法在中长期预报领域的应用最为广泛在这些领域中，现有AI预报方法精度仍显著低于数值预报方法🥂并受到可解释性欠缺🧷极端天气预测不准等🕰️题的制约。导致AI预报模型精度不足的主🥼原因，一是由于原有AI预报模型都是基于2D神经网络构建的，无法很好地处理不均的3D气象数据；二是由于AI预报方法缺少数学物理机理约束，迭代的过程中会不断累迭代误差。　　为，华为云盘古大模型发团队创造性地提出🧭适应地球坐标系统的维神经网络来处理复的不均匀3D气象数据，并且使用层次化时🏡聚合策略来减少预报代次数，从而减少迭误差。华为轮值董事胡厚崑表示，在气象报领域，盘古大模型1小时到7天的预测精度，已经超过欧美一些💆象中心在相同预测时👨🏾‍🤝‍👨🏽内的预测精度。　　象大模型已在极端天预测中显身手　　欧中期天气预报中心(ECMWF)一直呼吁全球天气预报界作出更努力，将AI模型作为其预报系统的额外组😓部分，并进一步探索类模型的优势和劣势以帮助进行天气预测　　中国科学院计算术研究所副所长、研员陈云霁指出，基于AI的气象科学研究，其重点是提高跨越多个🧄间尺度的季节性预测长距空间联系建模的👥测能力，以此实现对🐞象系统的精准预报与🏒制。　　欧洲中期天🕝预报中心主任弗洛伦🙇‍♀️·哈比耶在第19次世界气象大会上详细地🚽示了华为云盘古气象模型与欧洲中期天气👩🏾‍🤝‍👩🏻报中心的实时运行检对比情况，前者惊人🌦️预报能力令现场参会员感受到了AI技术的巨大能量。　　在农-、航空、能源、灾害✝️警等领域，准确的天预报具有重大的社会经济价值。但是，受😝于气象观测的准确度大气系统中物理过程复杂性等因素，传统值预报方法所需计算源规模巨大。据世界💮象组织数据，全球中🚿天气预报的有效性每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的计成本快速实现高精度预测。　　2020年时，AI预报方法在精度上仍远远落后于数方法，如今，盘古气🙍‍♂️大模型已成为首个精超过数值预报方法的AI模型。不仅如此，它的预测速度相比传统值预报提高了1万倍，可实现“秒级”全球象预测，其气象预测🤼‍♀️果包括位势、湿度、🧾速、温度、海平面气等诸多信息，这些信✨对预测天气系统、风轨迹、空气质量和天模式的发展至关重要可以直接应用于多个🛬象研究细分场景。　欧洲中期预报中心和国国家气象中心等机都已在实测中验证了💠古气象大模型的优越。　　欧洲中期气象心公布的今年4—7月盘古气象大模型和欧数值模式的对比测试告显示，以盘古气象👈模型为代表的AI预报方法将突破近些年天预报精度提升缓慢的🥢颈。中央气象台表示📖华为云盘古大模型此在台风“玛娃”的路⬅️预报中表现优异，并应用于今年“杜苏芮🍰台风路径的预报。　是辅助或是取代现有气预报系统还未可知　正如中国科学院大物理研究所研究员马🥫国所言，极端天气和🛺候带来的经济损失和身安全风险不可忽视　　为了尽可能将损🍚降至最低，气象科学们一直在努力提高预的准确性。尽管气象报采用的技术手段正历快速迭代和进步，用AI预测未来几周或几个月内的中长期天仍面临着诸多挑战。🍷　马柱国指出，目前们对气候变化的过程👨🏿‍🤝‍👨🏽不十分了解，因此在究某些气候现象时不不进行假设，但这样到的结论有时并不十精确，因为模式越精，需要的观测资料越。新技术的发展往往以突破本身的局限性🦲目前最先进的AI技术也不过是实现了对“够庞大的已经存在的息数据”的处理。AI技术在气象领域的应固然代表着其性能的🦆大提升，但未来的气👩🏿‍🤝‍👩🏽有很多不可预知性，🚟旦模型某个环节的数准确率不足，就会使测结果产生误差。　当AI进入气象预报和大气物理等应用场景，其本质上还是通过大的算力和更智慧的法对大数据等信息进🈸更有效整合，以提升🚨报的准确性和效率。前，人类在气象领域研究仍有很多难题亟突破。　　正如华为人工智能领域首席科家田奇博士所说：“气预报是科学计算领最重要的场景之一，是一个非常复杂的系。目前，盘古气象大🤩型的主要能力是预测🎸气状态的演变，以加🧯现有的预报系统。我的最终目标是，使用古大模型，打造下一🎠AI气象预报框架。”　　有业内人士指出尽管盘古气象大模型辟了新的预报途径，它是否能补充或取代,有的天气预报系统，🚒需要研究团队进一步究和验证，以及天气🤹‍♀️报领域专家的进一步估。　　此外，复杂😉气象规律、超高的分🥟率与庞大的数据量都定了AI气象预报需要使用计算量极高的AI模型。因此，打造不迭代领先的AI气象预报模型、稳定的云上🥞境和相应的工作套件🌦️不可少。(科技日报记者刘艳)【编辑:张燕玲

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