極客網·云計算 在3月25日于深圳舉辦的世界氣象日“氣候行動最前線”主題活動上,華為云聯(lián)合深圳市氣象局發(fā)布了首個人工智能區(qū)域預報預報模型“智霽”1.0,目前該模型現(xiàn)已正式上線。
極客網了解到,華為云聯(lián)合深圳氣象局率先開展人工智能區(qū)域預報模型聯(lián)創(chuàng)研發(fā),此番推出的“智霽”區(qū)域模型以華為云盤古氣象大模型為基礎,融合區(qū)域高質量氣象數(shù)據(jù)集,可快速得到未來5天深圳及周邊地區(qū)空間分辨率為3公里,包含氣溫、降雨、風速等氣象要素的預報。
在歷時半年的深度聯(lián)創(chuàng)過程中,華為云投入大量AI算力支撐和資深算法專家,依托深圳氣象局整理的華南區(qū)域高分辨率再分析氣象數(shù)據(jù)集,與氣象局多名經驗豐富的氣象專家深度合作,通過對歷史氣象數(shù)據(jù)的挖掘和分析,探索出3公里尺度的數(shù)據(jù)特征,將其融入區(qū)域預報模型,并借鑒傳統(tǒng)數(shù)值模式的經驗,確立了全球模型和區(qū)域模型共同驅動的技術框架,共同研發(fā)訓練出適配區(qū)域氣象特征的人工智能區(qū)域預報模型。
據(jù)了解,該研發(fā)克服了三個技術難題:一是對多源和多尺度數(shù)據(jù)的融合性處理,包含3公里及25公里不同尺度再分析數(shù)據(jù)以及多源觀測數(shù)據(jù)等作為輸入;二是聯(lián)合創(chuàng)新了全球模型與區(qū)域模型的融合架構,可以更好地處理區(qū)域邊界,充分考慮區(qū)域外有效信息對區(qū)域內預測結果的影響;三是利用3DEST神經網絡自監(jiān)督學習特征,將全量數(shù)據(jù)集合預訓練,提升預報精度。
基于對這三個關鍵點的研究,區(qū)域預報模型相比全球模型,提升了小范圍的氣象細節(jié)特征抓取能力。自今年2月試運行以來,區(qū)域預報模型已在多次冷空氣過程的氣溫預報中為預報員提供參考,提供了一種創(chuàng)新的冷空氣預報服務風險提醒工具。面對氣象預測中的降水預報難題,“智霽”1.0將進一步優(yōu)化模型、改進算法,不斷提升模型的降雨預報能力,以持續(xù)滿足業(yè)務預報服務的需求。
深圳市氣象局蘭紅平副局長表示:“氣象部門是防災減災的第一道防線,深圳市氣象局一直在進行精細化預報預警技術的創(chuàng)新和探索,將人工智能氣象預報技術作為氣象高質量發(fā)展三條新賽道之一,高度重視人工智能在氣象領域的應用。結合深圳超大城市預報服務的需求,我們希望通過與華為云的深度聯(lián)合創(chuàng)新,為氣象科技能力現(xiàn)代化和社會服務現(xiàn)代化做出深圳貢獻?!?/p>
華為云Marketing部部長董理斌表示:“去年7月,華為云盤古氣象大模型登上《Nature》雜志正刊,并于今年入選2023年中國十大科學進展。華為云攜手深圳氣象局,基于盤古氣象大模型進行聯(lián)合創(chuàng)新,打造人工智能區(qū)域預報模型正式上線,意味著AI可以為解決更小尺度的氣象難題提供新的技術途徑。華為云將持續(xù)解難題、做難事,繼續(xù)推動氣象預報技術創(chuàng)新,后續(xù)還將把氣象模型的服務延伸至水力發(fā)電、風力發(fā)電、智能駕駛、航空航運等領域,為防災減災提供更精細的氣象服務創(chuàng)造價值。”
據(jù)悉,2024年華南區(qū)域的汛期即將到來,華為云將繼續(xù)攜手深圳市氣象局,在汛期階段進行完整的驗證和評估,加強對模型的訓練,改進算法,持續(xù)調優(yōu),為氣象預報員提供有價值的幫助和參考。
- 2024年第四季度中國大陸云服務支出達到111億美元,阿里華為騰訊居前三
- 華為張修征:發(fā)揮“大雜燴”優(yōu)勢,四個方面投入推動AI應用落地
- 華為云重磅發(fā)布CloudMatrix 384超節(jié)點,多項性能全面突破
- 鯤鵬開源開放創(chuàng)新成效卓著,計算產業(yè)革新行勝于言
- 浪潮云“分布式智能云”戰(zhàn)略正式發(fā)布 目標年內分布式智能云節(jié)點破千個
- IDC:2025年亞太地區(qū)云支出將達到2500億美元
- 亞馬遜云科技在Amazon Bedrock提供完全托管的DeepSeek-R1模型
- 正受科技與IBM攜手合作,共推制造業(yè)數(shù)智化轉型
- 世界第一!阿里云PolarDB登頂全球數(shù)據(jù)庫性能及性價比排行榜
- 阿里官宣巨投3800億:云與AI硬件基礎設施加速構建,人形伴侶機器人賽道迎新機遇?
免責聲明:本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時,應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實,溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。