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气象人工智能技术与应用
罗勇夏馨施文廖舟怡马子起黄建斌黄小猛
气候-水-能源研究组
Climate-Water-EnergyResearchGroup
符号AI1956达特茅斯会议AI先驱者认知智能1956DartmouthConferenceThe
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第一代第二代
第一代
第二代感知智能
大数据驱动的统计学习方法初步实现了针对文本、图像、语音等感知与识别YannLeCunGeoffreyHinton通过对巨量数据的建模和处理,实现对多模态信息的理解
大数据驱动的统计学习方法初步实现了针对文本、图像、语音等感知与识别
YannLeCunGeoffreyHinton
2NoamChomskyEdwardFeigenbaum
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大数据与人工智能正在引发一场深刻的地球科学研究革命
大数据和人工智能
大数据与人工智能应对全球变化研究呈爆发性增长,有力促进了地球系统的机理、模拟和预测研究,
人工智能与数值预报的融合成为热点和难点
人工智能如何创新研究范式?
人工智能如何创新研究范式?
气象人工智能技术
应用人工智能的原理和方法,包括但不限于机器学习、深度学习、数据挖掘和自然语言处理等,对气象数据进行高效处理、分析和解释的技术。
这些技术在气象领域的应用越来越广泛,已经成为提升气象服务水平的重要手段。
2022年10月1km2
2022年10月
1km2全球更细分辨
2018年
ECMWF发布了机器学习相关
2023年4月7天+预报技巧提升2022
2023年4月
7天+预报技巧提升
2022年12月
大量预测模型出现
的科学出版物率的模型
2023年1月全球和区域尺度共
2023年1月
全球和区域尺度共同发展
2022年2月
全面的中期天气预报模式
有所发展
2022年11月热带气旋等天气15天+
2022年11月
热带气旋等天气
谷歌Deepmind-GraphCast0.25°分辨率,6小
谷歌Deepmind
-GraphCast
0.25°分辨率,6小时产品,预测许多变量和气压层,精度与IFS接近。
风清:人工智能全球中短期预报系统;
风雷:人工智能临近预报系统;
风顺:人工智能全球次季节—季节预测系统。
6
中国学术界+上海气象局-风乌
0.25°分辨率,6小时产品,在更长的时间尺度上改进了GraphCast(仍然是确定性的预报)。
Jua.ai等实现全球1x1公里,提前48小时,时间步长5分钟预报。
华为-
盘古气象大模型
PeterDueben和PeterBauer(ECMWF)使用ERA5数据发布了一篇论文,分辨率约为500公里,用于预测未来z500。
微软-
ClimaX
在各种分辨率下进行预测,包括全球和区域。
0.25°分辨率,小时产品,“比IFS更准确的轨迹”。Keisler发展了GraphNN1°分辨率,可以与GFS模式相比较。NVIDIA创建了FourCastNet
0.25°分辨率,小时产品,
“比IFS更准确的轨迹”。
Keisler发展了GraphNN1°分辨率,可以与GFS模式相比较。
NVIDIA创建了FourCastNetFourier+,0.25°分辨率,比IFS预报快O(104)
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