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最后更新: 2024-05-23 11:59:14
最新版本: M6米乐最新下载地址V4.21.10
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: 5.0以上

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　　盘古气象大模型精🦁超过传统数值预报　　AI出手能否掀起天气预报变革？　　近年来，数🧑🏿‍🤝‍🧑🏼天气预报方法在每日天预报、极端灾害预警、候变化预测等领域取得️⃣巨大成功。但是，随着👨‍🦲力增长趋缓和物理模型渐复杂化，传统数值预的瓶颈日益突出，亟须的天气预测方式。在众😀预测方式中，科学家将光瞄向了飞速发展的人🧦智能。　　联合国气象织及其合作伙伴8月8日宣布，2023年7月成为人类有气象记录以来球平均气温最高的月份🩺除了热浪，一些国家还遇了持续的暴雨和洪水气候变化带来的极端天🕢事件已经成为我们不得面对的现实。　　越早♻️得极端天气的准确信息越有利于人类提前应对在众多预测方式中，科家将目光瞄向了飞速发🍩的人工智能(AI)。近期，来自中国和美国的学家分别在国际顶级学期刊《自然》上发表研👐成果，揭示了人工智能助预报天气的潜力。　,,,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👩🏼‍🤝‍👩🏻气预报、极端灾害预警😱气候变化预测等领域取😦了巨大成功。但是，随算力增长趋缓和物理模🟠逐渐复杂化，数值预报瓶颈日益突出，研究者🐲开始挖掘新的方式预测😗气。　　7月6日，《自然》正刊发表了华为云😇古大模型研发团队的研成果——《三维神经网用于精准中期全球天气报》，论文显示，盘古象大模型是首个精度超传统数值预报方法的AI模型。　　据华为云盘大模型研发团队相关人🌼介绍，数值预报方法在长期预报等领域的应用为广泛。在这些领域中现有的AI预报方法精度仍显著低于数值预报方，并受到可解释性欠缺极端天气预测不准等问🙍的制约。导致AI预报模型精度不足的主要原因一是由于原有的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理约束在迭代的过程中会不断累迭代误差。　　为此😱华为云盘古大模型研发🌸队创造性地提出了适应球坐标系统的三维神经🏣络来处理复杂的不均匀3D气象数据，并且使用层次化时域聚合策略来减预报迭代次数，从而减迭代误差。华为轮值董🦹‍♂️长胡厚崑表示，在气象🎴报领域，盘古大模型1小时到7天的预测精度，已经超过欧美一些气象中在相同预测时间内的预♏精度。　　气象大模型在极端天气预测中显身-　　欧洲中期天气预报🤪心(ECMWF)一直呼吁全球天气预报界作出多努力，将AI模型作为其预报系统的额外组成分，并进一步探索此类型的优势和劣势，以帮👨‍👩‍👧进行天气预测。　　中科学院计算技术研究所所长、研究员陈云霁指，基于AI的气象科学研究，其重点是提高跨越个时间尺度的季节性预和长距空间联系建模的测能力，以此实现对气系统的精准预报与控制🥤　　欧洲中期天气预报心主任弗洛伦斯·哈比🍏在第19次世界气象大会上详细地展示了华为云古气象大模型与欧洲中🙇‍♂️天气预报中心的实时运检验对比情况，前者惊⏲️的预报能力令现场参会🦁员感受到了AI技术的巨大能量。　　在农业、🐕‍🦺空、能源、灾害预警等🆗域，准确的天气预报具重大的社会和经济价值但是，受限于气象观测准确度、大气系统中物⛓️过程的复杂性等因素，统数值预报方法所需计资源规模巨大。据世界象组织数据，全球中期气预报的有效性每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本快速--现高精度的预测。　　2020年时，AI预报方法在精度上仍远远落后数值方法，如今，盘古象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🪂测速度相比传统数值预✉️提高了1万倍，可实现“秒级”全球气象预测，🕯️气象预测结果包括位势湿度、风速、温度、海面气压等诸多信息，这信息对预测天气系统、暴轨迹、空气质量和天模式的发展至关重要，🍜以直接应用于多个气象🙇‍♀️究细分场景。　　欧洲期预报中心和中国国家象中心等机构都已在实中验证了盘古气象大模的优越性。　　欧洲中气象中心公布的今年4—7月盘古气象大模型和欧洲数值模式的对比测试告显示，以盘古气象大型为代表的AI预报方法将突破近些年天气预报度提升缓慢的瓶颈。中气象台表示，华为云盘🧸大模型此前在台风“玛’”的路径预报中表现优，并已应用于今年“杜芮”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　正如中国科学院大气物研究所研究员马柱国所，极端天气和气候带来😏经济损失和人身安全风不可忽视。　　为了尽能将损失降至最低，气科学家们一直在努力提预报的准确性。尽管气🃏预报采用的技术手段正历快速迭代和进步，但🛄AI预测未来几周或几个月内的中长期天气仍面着诸多挑战。　　马柱🧄指出，目前人们对气候化的过程并不十分了解-因此在研究某些气候现🕡时不得不进行假设，但样得到的结论有时并不🦨分精确，因为模式越精，需要的观测资料越多新技术的发展往往难以破本身的局限性，目前💟先进的AI技术也不过是实现了对“足够庞大的💤经存在的信息数据”的理。AI技术在气象领域的应用固然代表着其性的巨大提升，但未来的象有很多不可预知性，🦜旦模型某个环节的数据确率不足，就会使预测果产生误差。　　当AI进入气象预报和大气物🥠等应用场景时，其本质还是通过强大的算力和智慧的算法对大数据等息进行更有效整合，以升预报的准确性和效率当前，人类在气象领域研究仍有很多难题亟待破。　　正如华为云人♊智能领域首席科学家田,博士所说：“天气预报科学计算领域最重要的景之一，也是一个非常杂的系统。目前，盘古🍧象大模型的主要能力是🀄测大气状态的演变，以📁强现有的预报系统。我的最终目标是，使用盘大模型，打造下一代AI气象预报框架。”　　,-业内人士指出，尽管盘气象大模型开辟了新的报途径，但它是否能补或取代现有的天气预报统，还需要研究团队进步研究和验证，以及天预报领域专家的进一步估。　　此外，复杂的🟩象规律、超高的分辨率⬇️庞大的数据量都决定了AI气象预报需要使用计算量极高的AI模型。因此，打造不断迭代领先的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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