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  • 软件大小: 84.99MB
  • 最后更新: 2024-05-31 07:47:44
  • 最新版本: im体育官网投注V9.21.17
  • 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: 3.6以上
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  盘古象大模型度超过传数值预报🚗 AI出手能否掀起气预报变?  近来,数值气预报方在每日天,预报、极🎚️灾害预警🍱气候变化测等领域👩🏼‍🤝‍👨🏾得了巨大功。但是随着算力长趋缓和理模型逐复杂化,📌统数值预的瓶颈日突出,亟新的天气测方式。众多预测式中,科家将目光🤸‍♀️向了飞速🐘展的人工能。  合国气象🚍织及其合伙伴8月8日宣布,2023年7月成为人有气象记以来全球均气温最的月份。🎞️了热浪,些国家还遇了持续暴雨和洪,。气候变👮‍♂️带来的极🤳天气事件经成为我不得不面的现实。🧾 越早获极端天气准确信息👩‍🦯越有利于类提前应。在众多测方式中科学家将光瞄向了👫🏿速发展的🥠工智能(AI)。近期,来自中和美国的学家分别🥡国际顶级术期刊《然》上发研究成果📸揭示了人智能协助🎍报天气的力。  1小时到7天预报精度😞数值天气报  近🌦️来,数值报方法在日天气预、极端灾预警、气变化预测领域取得巨大成功但是,随算力增长缓和物理✉️型逐渐复💇化,数值报的瓶颈🅱️益突出,究者们开🗻挖掘新的式预测天。  7月6日,《自然》正刊表了华为盘古大模研发团队研究成果—《三维🤳经网络用精准中期🍳球天气预》,论文示,盘古-象大模型🔦首个精度过传统数😡预报方法AI模型。  据华云盘古大型研发团相关人员绍,数值报方法在长期预报领域的应🏕️最为广泛在这些领中,现有AI预报方法精度仍🛕著低于数预报方法🍿并受到可💎释性欠缺极端天气🙀测不准等题的制约导致AI预报模型精不足的主🐏原因,一由于原有🧦AI预报模型都是基2D神经网络构建的无法很好🍦处理不均🌂的3D气象数据;二由于AI预报方法缺数学物理⛏️理约束,迭代的过中会不断累迭代误🏄‍♀️。  为🎃,华为云古大模型🐅发团队创📥性地提出👫🏿适应地球标系统的维神经网来处理复的不均匀3D气象数据,并且使🍙层次化时聚合策略👨‍👧减少预报代次数,而减少迭👀误差。华轮值董事👩🏿‍🤝‍👨🏽胡厚崑表,在气象🏇报领域,👩🏽‍🤝‍👩🏻古大模型1小时到7天的预测精🔐,已经超欧美一些象中心在👨🏾‍🤝‍👨🏽同预测时内的预测度。  🍾象大模型在极端天’预测中显手  欧中期天气报中心(ECMWF)一直呼吁球天气预⚽界作出更’努力,将AI模型作为其预报系的额外组🏹部分,并一步探索🌄类模型的势和劣势👨‍❤️‍💋‍👨以帮助进天气预测-,  中国😜学院计算👩‍🦰术研究所🌂所长、研员陈云霁↩️出,基于AI的气象科学研究,重点是提跨越多个间尺度的👄节性预测长距空间🚸系建模的🎛️测能力,🦄此实现对-象系统的🚵‍♂️准预报与制。  洲中期天👨‍👨‍👧‍👧预报中心任弗洛伦📉·哈比耶第19次世界气象大上详细地示了华为盘古气象❗模型与欧中期天气报中心的时运行检🅱️对比情况,,前者惊人预报能力现场参会员感受到AI技术的巨大能量  在农、航空、源、灾害警等领域准确的天预报具有大的社会经济价值🙃但是,受于气象观❎的准确度大气系统🚙物理过程复杂性等素,传统👩🏻‍🤝‍👨🏽值预报方所需计算源规模巨🦦。据世界象组织数,全球中☸️天气预报🏍️有效性每10年才能提高1天,而数据驱动AI预报方法将有望👬🏻更低的计▶️成本快速-,现高精度预测。 👡2020年时,AI预报方法在度上仍远🕞落后于数方法,如🐉,盘古气大模型已为首个精🦡超过数值报方法的AI模型。不仅如此,的预测速相比传统值预报提🔢了1万倍,可实现“级”全球象预测,气象预测🏄‍♂️果包括位🌕、湿度、速、温度海平面气⚱️等诸多信,这些信⏩对预测天系统、风轨迹、空-质量和天模式的发至关重要可以直接用于多个象研究细场景。 欧洲中期报中心和🧄国国家气中心等机🧑🏽‍🤝‍🧑🏽都已在实🥀中验证了古气象大👩‍🦱型的优越🌤️。  欧🌵中期气象心公布的🍗年4—7月盘古气象模型和欧🦮数值模式对比测试📖告显示,盘古气象模型为代的AI预报方法将突🔖近些年天预报精度💼升缓慢的🩸颈。中央-象台表示华为云盘大模型此在台风“娃”的路预报中表📐优异,并🔶应用于今“杜苏芮👩🏻‍🤝‍👨🏾台风路径预报。 是辅助或取代现有气预报系还未可知 正如中🧏‍♀️科学院大物理研究研究员马国所言,端天气和候带来的🤍济损失和身安全风不可忽视  为了可能将损降至最低气象科学们一直在力提高预的准确性尽管气象,-报采用的术手段正历快速迭和进步,🙇‍♂️用AI预测未来几周几个月内-中长期天🚹仍面临着多挑战。 马柱国🐄出,目前们对气候🦹化的过程,不十分了,因此在究某些气现象时不不进行假,但这样到的结论时并不十👓精确,因👶模式越精,需要的🥢测资料越。新技术发展往往以突破本的局限性目前最先的AI技术也不过是现了对“够庞大的经存在的息数据”👳处理。AI技术在气🦹领域的应固然代表其性能的🔋大提升,未来的气🤟有很多不👩🏽‍🤝‍👨🏼预知性,旦模型某环节的数准确率不,就会使’测结果产误差。 当AI进入气象预报大气物理📞应用场景⏯️,其本质✳️还是通过大的算力更智慧的法对大数等信息进更有效整🦶,以提升报的准确和效率。前,人类气象领域👨‍❤️‍👨研究仍有🎌多难题亟突破。 正如华为人工智能域首席科👎家田奇博🌡️所说:“气预报是🎴学计算领🍧最重要的景之一,是一个非复杂的系🆙。目前,🎨古气象大💗型的主要力是预测🍪气状态的⏲️变,以加🧙现有的预系统。我的最终目是,使用古大模型打造下一AI气象预报框架。  有业人士指出尽管盘古🍑象大模型辟了新的报途径,它是否能充或取代有的天气报系统,需要研究🤾‍♀️队进一步究和验证🍏以及天气报领域专的进一步估。  外,复杂气象规律超高的分率与庞大数据量都🥼定了AI气象预报需使用计算👎极高的AI模型。因,打造不迭代领先AI气象预报模型、定的云上境和相应工作套件不可少。(科技日报者刘艳)【编辑:张燕玲
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