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hth全站详细信息

软件大小: 00.35MB
最后更新: 2024-05-13 00:23:09
最新版本: hth全站V7.15.11
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: 8.9以上

hth全站应用介绍

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　　盘古气象大模型精度🌘过传统数值预报　　AI出手能否掀起天气预报变革　　近年来，数值天气预方法在每日天气预报、极灾害预警、气候变化预测领域取得了巨大成功。但，随着算力增长趋缓和物模型逐渐复杂化，传统数🧳预报的瓶颈日益突出，亟🧜‍♀️新的天气预测方式。在众预测方式中，科学家将目-瞄向了飞速发展的人工智🧴。　　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高的月份。除了热浪，一♥️国家还遭遇了持续的暴雨🏸洪水。气候变化带来的极天气事件已经成为我们不不面对的现实。　　越早🦹得极端天气的准确信息，有利于人类提前应对。在多预测方式中，科学家将光瞄向了飞速发展的人工😏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》💈发表研究成果，揭示了人智能协助预报天气的潜力　　1小时到7天预报精度超数值天气预报　　近年，数值预报方法在每日天预报、极端灾害预警、气变化预测等领域取得了巨⛓️成功。但是，随着算力增趋缓和物理模型逐渐复杂，数值预报的瓶颈日益突🥦，研究者们开始挖掘新的式预测天气。　　7月6日，《自然》正刊发表了华云盘古大模型研发团队的究成果——《三维神经网用于精准中期全球天气预》，论文显示，盘古气象模型是首个精度超过传统值预报方法的AI模型。　　据华为云盘古大模型研🆓团队相关人员介绍，数值🔣报方法在中长期预报等领😣的应用最为广泛。在这些♐域中，现有的AI预报方法精度仍显著低于数值预报法，并受到可解释性欠缺👩‍👩‍👦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，无法很好地处理不均匀的3D气象数据；二是由于AI预报方法缺少数学物理机约束，在迭代的过程中会断积累迭代误差。　　为，华为云盘古大模型研发👨‍👧‍👧队创造性地提出了适应地坐标系统的三维神经网络处理复杂的不均匀3D气象数据，并且使用层次化时聚合策略来减少预报迭代🟥数，从而减少迭代误差。为轮值董事长胡厚崑表示在气象预报领域，盘古大型1小时到7天的预测精度，已经超过欧美一些气象心在相同预测时间内的预精度。　　气象大模型已极端天气预测中显身手　,欧洲中期天气预报中心(ECMWF)一直呼吁全球天气预报界作出更多努力，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🍙以帮助进行天气预测。　🙎‍♀️中国科学院计算技术研究副所长、研究员陈云霁指，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和长空间联系建模的预测能力☸️以此实现对气象系统的精💫预报与控制。　　欧洲中天气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展示了华云盘古气象大模型与欧洲期天气预报中心的实时运❣️检验对比情况，前者惊人↪️预报能力令现场参会人员受到了AI技术的巨大能量。　　在农业、航空、能⛰️、灾害预警等领域，准确🙈天气预报具有重大的社会经济价值。但是，受限于🏪象观测的准确度、大气系🤤中物理过程的复杂性等因，传统数值预报方法所需算资源规模巨大。据世界象组织数据，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的计算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值方法，如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，它的预测速度相比传统数值预报😼高了1万倍，可实现“秒级”全球气象预测，其气象🏇测结果包括位势、湿度、’速、温度、海平面气压等多信息，这些信息对预测气系统、风暴轨迹、空气量和天气模式的发展至关要，可以直接应用于多个象研究细分场景。　　欧中期预报中心和中国国家🐖象中心等机构都已在实测验证了盘古气象大模型的↩️越性。　　欧洲中期气象心公布的今年4—7月盘古气象大模型和欧洲数值模的对比测试报告显示，以古气象大模型为代表的AI预报方法将突破近些年天预报精度提升缓慢的瓶颈中央气象台表示，华为云古大模型此前在台风“玛”的路径预报中表现优异并已应用于今年“杜苏芮🌯台风路径的预报。　　是️⃣助或是取代现有天气预报统还未可知　　正如中国🌟学院大气物理研究所研究马柱国所言，极端天气和🍂候带来的经济损失和人身全风险不可忽视。　　为尽可能将损失降至最低，象科学家们一直在努力提,,预报的准确性。尽管气象报采用的技术手段正经历速迭代和进步，但用AI预测未来几周或几个月内的长期天气仍面临着诸多挑。　　马柱国指出，目前们对气候变化的过程并不🌎分了解，因此在研究某些候现象时不得不进行假设但这样得到的结论有时并十分精确，因为模式越精，需要的观测资料越多。技术的发展往往难以突破’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🦵着其性能的巨大提升，但来的气象有很多不可预知⛺，一旦模型某个环节的数🌁准确率不足，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，其本质上还是☑️过强大的算力和更智慧的法对大数据等信息进行更效整合，以提升预报的准,,性和效率。当前，人类在❔象领域的研究仍有很多难亟待突破。　　正如华为🍁人工智能领域首席科学家👬🏿奇博士所说：“天气预报科学计算领域最重要的场📣之一，也是一个非常复杂系统。目前，盘古气象大-型的主要能力是预测大气态的演变，以加强现有的🎊报系统。我们的最终目标，使用盘古大模型，打造一代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预报途径，但它是否能补或取代现有的天气预报系，还需要研究团队进一步➗究和验证，以及天气预报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👩🏽‍🤝‍👩🏼都决定了AI气象预报需要使用计算量极高的AI模型。因此，打造不断迭代领的AI气象预报模型、稳定的云上环境和相应的工作件必不可少。(科技日报记者刘艳)【编辑:张燕玲】

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