华体会(hth)

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华体会(hth)详细信息

软件大小: 20.60MB
最后更新: 2024-05-14 02:18:03
最新版本: 华体会(hth)V7.31.10
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: 2.4以上

华体会(hth)应用介绍

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　　盘古气象大模型精度超过统数值预报　　AI出手能否掀起天气预报变革？　　近年来😖数值天气预报方法在每日天气报、极端灾害预警、气候变化测等领域取得了巨大成功。但，随着算力增长趋缓和物理模🦯逐渐复杂化，传统数值预报的颈日益突出，亟须新的天气预方式。在众多预测方式中，科-家将目光瞄向了飞速发展的人🏕️智能。　　联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平均气温最高的月份。’了热浪，一些国家还遭遇了持的暴雨和洪水。气候变化带来极端天气事件已经成为我们不-,不面对的现实。　　越早获得端天气的准确信息，越有利于类提前应对。在众多预测方式，科学家将目光瞄向了飞速发的人工智能(AI)。近期，来自中国和美国的科学家分别在际顶级学术期刊《自然》上发研究成果，揭示了人工智能协预报天气的潜力。　　1小时到7天预报精度超数值天气预报　　近年来，数值预报方法在每天气预报、极端灾害预警、气变化预测等领域取得了巨大成。但是，随着算力增长趋缓和🌲理模型逐渐复杂化，数值预报瓶颈日益突出，研究者们开始📸掘新的方式预测天气。　　7月6日，《自然》正刊发表了华为云盘古大模型研发团队的研究💂‍♂️果——《三维神经网络用于精中期全球天气预报》，论文显，盘古气象大模型是首个精度👨‍👩‍👦过传统数值预报方法的AI模型。　　据华为云盘古大模型研团队相关人员介绍，数值预报法在中长期预报等领域的应用为广泛。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，并受到可解释性缺、极端天气预测不准等问题🦶制约。导致AI预报模型精度不足的主要原因，一是由于原有AI预报模型都是基于2D神经网络构建的，无法很好地处理均匀的3D气象数据；二是由于AI预报方法缺少数学物理机理约束，在迭代的过程中会不断累迭代误差。　　为此，华为盘古大模型研发团队创造性地🌜出了适应地球坐标系统的三维👨‍🌾经网络来处理复杂的不均匀3D气象数据，并且使用层次化时聚合策略来减少预报迭代次数🎊从而减少迭代误差。华为轮值事长胡厚崑表示，在气象预报💧域，盘古大模型1小时到7天的预测精度，已经超过欧美一些象中心在相同预测时间内的预🌭精度。　　气象大模型已在极天气预测中显身手　　欧洲中天气预报中心(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成部分，并进一步索此类模型的优势和劣势，以🕵️‍♀️助进行天气预测。　　中国科院计算技术研究所副所长、研员陈云霁指出，基于AI的气象科学研究，其重点是提高跨越个时间尺度的季节性预测和长空间联系建模的预测能力，以实现对气象系统的精准预报与制。　　欧洲中期天气预报中--主任弗洛伦斯·哈比耶在第19次世界气象大会上详细地展示华为云盘古气象大模型与欧洲期天气预报中心的实时运行检👾对比情况，前者惊人的预报能🧈令现场参会人员感受到了AI技术的巨大能量。　　在农业、空、能源、灾害预警等领域，💛确的天气预报具有重大的社会经济价值。但是，受限于气象测的准确度、大气系统中物理程的复杂性等因素，传统数值💐报方法所需计算资源规模巨大✏️据世界气象组织数据，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算成-,快速实现高精度的预测。　　2020年时，AI预报方法在精度上仍远远落后于数值方法，🕌今，盘古气象大模型已成为首精度超过数值预报方法的AI模型。不仅如此，它的预测速度📽️比传统数值预报提高了1万倍，可实现“秒级”全球气象预测其气象预测结果包括位势、湿、风速、温度、海平面气压等多信息，这些信息对预测天气统、风暴轨迹、空气质量和天模式的发展至关重要，可以直应用于多个气象研究细分场景🛢️　　欧洲中期预报中心和中国家气象中心等机构都已在实测验证了盘古气象大模型的优越🎹。　　欧洲中期气象中心公布今年4—7月盘古气象大模型和欧洲数值模式的对比测试报告示，以盘古气象大模型为代表AI预报方法将突破近些年天气预报精度提升缓慢的瓶颈。中气象台表示，华为云盘古大模-此前在台风“玛娃”的路径预🆑中表现优异，并已应用于今年杜苏芮”台风路径的预报。　🎉是辅助或是取代现有天气预报统还未可知　　正如中国科学大气物理研究所研究员马柱国言，极端天气和气候带来的经🔱损失和人身安全风险不可忽视　　为了尽可能将损失降至最，气象科学家们一直在努力提😶预报的准确性。尽管气象预报用的技术手段正经历快速迭代进步，但用AI预测未来几周或几个月内的中长期天气仍面临🧻诸多挑战。　　马柱国指出，前人们对气候变化的过程并不分了解，因此在研究某些气候象时不得不进行假设，但这样🔕到的结论有时并不十分精确，🐑为模式越精确，需要的观测资越多。新技术的发展往往难以👬🏽破本身的局限性，目前最先进AI技术也不过是实现了对“足够庞大的已经存在的信息数据的处理。AI技术在气象领域的应用固然代表着其性能的巨大升，但未来的气象有很多不可知性，一旦模型某个环节的数准确率不足，就会使预测结果生误差。　　当AI进入气象预报和大气物理等应用场景时，本质上还是通过强大的算力和智慧的算法对大数据等信息进更有效整合，以提升预报的准性和效率。当前，人类在气象域的研究仍有很多难题亟待突🧊。　　正如华为云人工智能领首席科学家田奇博士所说：“气预报是科学计算领域最重要👨🏾‍🤝‍👨🏻场景之一，也是一个非常复杂系统。目前，盘古气象大模型主要能力是预测大气状态的演，以加强现有的预报系统。我的最终目标是，使用盘古大模🦥，打造下一代AI气象预报框架。”　　有业内人士指出，尽盘古气象大模型开辟了新的预途径，但它是否能补充或取代有的天气预报系统，还需要研团队进一步研究和验证，以及气预报领域专家的进一步评估　　此外，复杂的气象规律、高的分辨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，打造不断迭代领先的AI气象预报模型、稳定的云上环境和相应的👭🏽作套件必不可少。(科技日报记者刘艳)【编辑:张燕玲】

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