《自然》雜志正刊發(fā)表華為云盤古氣象大模型研究成果_全球?qū)崟r(shí)

(資料圖片僅供參考)

IT之家 7 月 6 日消息，日前，國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《自然》（Nature）雜志正刊登載了華為云盤古大模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)的研究成果 ——《三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于精準(zhǔn)中期全球天氣預(yù)報(bào)》（Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks）。

這也是近年首篇由中國(guó)科技公司作為唯一署名單位，在《自然》正刊發(fā)表的論文。《自然》雜志對(duì)其給予高度評(píng)價(jià).

盤古氣象大模型讓人們重新審視氣象預(yù)報(bào)模型的未來，模型的開放將推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展。

目前盤古氣象大模型能夠提供全球氣象秒級(jí)預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)結(jié)果包括位勢(shì)、濕度、風(fēng)速、溫度、海平面氣壓等多項(xiàng)信息，可直接應(yīng)用于多個(gè)氣象研究細(xì)分場(chǎng)景。

盤古大模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前 AI 氣象預(yù)報(bào)模型的精度不足主要有兩個(gè)原因：一是原有 AI 氣象預(yù)報(bào)模型都是基于 2D 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無法妥善處理不均勻的 3D 氣象數(shù)據(jù)；二是 AI 方法缺少數(shù)學(xué)物理機(jī)理約束，因此在迭代的過程中會(huì)不斷積累迭代誤差。

為此，該團(tuán)隊(duì)提出采用適應(yīng)地球坐標(biāo)系統(tǒng)的三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理復(fù)雜的不均勻 3D 氣象數(shù)據(jù)，并且使用層次化時(shí)域聚合策略來減少預(yù)報(bào)迭代次數(shù)，從而減少迭代誤差。

此外，通過基于 43 年的全球天氣數(shù)據(jù)上訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，盤古氣象大模型在精度和速度方面超越了傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)測(cè)方法。

第 19 屆世界氣象大會(huì)上，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心指出，盤古氣象大模型在精度上有不可否認(rèn)的能力，純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 AI 天氣預(yù)報(bào)模型展現(xiàn)出的實(shí)力，可與數(shù)值模式相媲美。

IT之家此前報(bào)道，華為輪值董事長(zhǎng)胡厚崑出席參加 2023 世界人工智能大會(huì)開幕式并發(fā)表演講，表示華為將在 7 月 7 日的華為云開發(fā)者大會(huì)上推出盤古大模型 3.0。

研究成果論文原文件：

責(zé)任編輯：Rex_06