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软件大小: 25.50MB
最后更新: 2024-05-15 22:59:12
最新版本: hth会体会官网appV4.20.6
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: 0.7以上

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　　盘古气象大型精度超过传统值预报　　AI出手能否掀起天气报变革？　　近--来，数值天气预方法在每日天气报、极端灾害预、气候变化预测😷领域取得了巨大功。但是，随着力增长趋缓和物模型逐渐复杂化传统数值预报的颈日益突出，亟新的天气预测方。在众多预测方🥦中，科学家将目瞄向了飞速发展人工智能。　　🥖合国气象组织及⛹️‍♂️合作伙伴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。除了热浪，一⚛️国家还遭遇了持的暴雨和洪水。⛲候变化带来的极天气事件已经成我们不得不面对现实。　　越早得极端天气的准信息，越有利于类提前应对。在多预测方式中，学家将目光瞄向飞速发展的人工能(AI)。近期，来自中国和美的科学家分别在🐪际顶级学术期刊自然》上发表研成果，揭示了人智能协助预报天的潜力。　　1小时到7天预报精度超数值天气预报　近年来，数值✳️报方法在每日天🍉预报、极端灾害警、气候变化预等领域取得了巨-成功。但是，随算力增长趋缓和🧮理模型逐渐复杂🏔️，数值预报的瓶日益突出，研究们开始挖掘新的💮式预测天气。　7月6日，《自然》正刊发表了华云盘古大模型研👩‍🦰团队的研究成果🈵—《三维神经网,,,用于精准中期全天气预报》，论显示，盘古气象模型是首个精度过传统数值预报法的AI模型。　　据华为云盘古👩‍🦽模型研发团队相🕢人员介绍，数值报方法在中长期🪓报等领域的应用🌽为广泛。在这些✡️域中，现有的AI预报方法精度仍🎠著低于数值预报法，并受到可解性欠缺、极端天预测不准等问题制约。导致AI预报模型精度不足主要原因，一是于原有的AI预报模型都是基于2D神经网络构建的无法很好地处理均匀的3D气象数据；二是由于AI预报方法缺少数物理机理约束，️⃣迭代的过程中会断积累迭代误差　　为此，华为盘古大模型研发🗃️队创造性地提出适应地球坐标系的三维神经网络🏋️处理复杂的不均3D气象数据，并且使用层次化时聚合策略来减少🔢报迭代次数，从减少迭代误差。🎚️为轮值董事长胡崑表示，在气象报领域，盘古大☃️型1小时到7天的预测精度，已经👯‍♂️过欧美一些气象心在相同预测时内的预测精度。👩🏽‍🤝‍👨🏼　气象大模型已-极端天气预测中🥈身手　　欧洲中🤩天气预报中心(ECMWF)一直呼吁全球天气预报🕧作出更多努力，AI模型作为其预报系统的额外组☯️部分，并进一步索此类模型的优和劣势，以帮助行天气预测。　中国科学院计算术研究所副所长研究员陈云霁指🕗，基于AI的气象科学研究，其重是提高跨越多个🦻间尺度的季节性👢测和长距空间联建模的预测能力以此实现对气象统的精准预报与🍒制。　　欧洲中🤸天气预报中心主-弗洛伦斯·哈比在第19次世界气象大会上详细地示了华为云盘古🤩象大模型与欧洲期天气预报中心实时运行检验对情况，前者惊人预报能力令现场会人员感受到了AI技术的巨大能量。　　在农业、🗣️空、能源、灾害📰警等领域，准确🧚‍♀️天气预报具有重的社会和经济价🥽。但是，受限于象观测的准确度🤬大气系统中物理🍨程的复杂性等因，传统数值预报法所需计算资源模巨大。据世界👴象组织数据，全中期天气预报的效性每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☸️高精度的预测。　2020年时，AI预报方法在精度上仍远远落后数值方法，如今盘古气象大模型🧝‍♂️成为首个精度超数值预报方法的AI模型。不仅如此，它的预测速度比传统数值预报高了1万倍，可实现“秒级”全球象预测，其气象🌅测结果包括位势湿度、风速、温、海平面气压等多信息，这些信对预测天气系统风暴轨迹、空气🧐量和天气模式的⏏️展至关重要，可直接应用于多个象研究细分场景😐　　欧洲中期预中心和中国国家象中心等机构都🧑🏾‍🤝‍🧑🏼在实测中验证了古气象大模型的越性。　　欧洲期气象中心公布⬅️今年4—7月盘古气象大模型和欧💜数值模式的对比试报告显示，以古气象大模型为表的AI预报方法将突破近些年天预报精度提升缓的瓶颈。中央气台表示，华为云古大模型此前在风“玛娃”的路预报中表现优异👛并已应用于今年杜苏芮”台风路的预报。　　是助或是取代现有气预报系统还未知　　正如中国学院大气物理研所研究员马柱国言，极端天气和候带来的经济损👩‍👧‍👦和人身安全风险可忽视。　　为🛢️尽可能将损失降-最低，气象科学们一直在努力提🧑🏿‍🤝‍🧑🏻预报的准确性。管气象预报采用技术手段正经历速迭代和进步，用AI预测未来几周或几个月内的🐝长期天气仍面临诸多挑战。　　🤶柱国指出，目前们对气候变化的程并不十分了解因此在研究某些候现象时不得不行假设，但这样到的结论有时并十分精确，因为式越精确，需要观测资料越多。技术的发展往往以突破本身的局性，目前最先进AI技术也不过是实现了对“足够大的已经存在的息数据”的处理AI技术在气象领域的应用固然代着其性能的巨大升，但未来的气有很多不可预知，一旦模型某个节的数据准确率’足，就会使预测果产生误差。　当AI进入气象预报和大气物理等用场景时，其本上还是通过强大🛁算力和更智慧的📁法对大数据等信’进行更有效整合🆑以提升预报的准性和效率。当前人类在气象领域研究仍有很多难亟待突破。　　如华为云人工智领域首席科学家奇博士所说：“气预报是科学计领域最重要的场🍥之一，也是一个🕊️常复杂的系统。前，盘古气象大型的主要能力是测大气状态的演，以加强现有的🎋报系统。我们的终目标是，使用古大模型，打造一代AI气象预报框架。”　　有内人士指出，尽盘古气象大模型辟了新的预报途，但它是否能补🧯或取代现有的天预报系统，还需🧍‍♂️研究团队进一步究和验证，以及气预报领域专家进一步评估。　此外，复杂的气规律、超高的分率与庞大的数据都决定了AI气象预报需要使用计👩‍🎤量极高的AI模型。因此，打造不迭代领先的AI气象预报模型、稳的云上环境和相的工作套件必不少。(科技日报记者刘艳)【编辑:张燕玲🐖

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