热门看点:近年来中国科技公司首篇以唯一署名单位发表!华为云盘古气象大模型研究成果在《自然》正刊发表
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7月6日,国际顶级学术期刊《自然》(Nature)杂志正刊发表了华为云盘古大模型研发团队研究成果——《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》(《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》)。
数据显示,这是近年来中国科技公司首篇作为唯一署名单位发表的《自然》正刊论文。《自然》审稿人对该成果给予高度评价:“华为云盘古气象大模型让人们重新审视气象预报模型的未来,模型的开放将推动该领域的发展。”
据悉,华为云盘古气象大模型是首个精度超过传统数值预报方法的AI模型,速度相比传统数值预报提速10000倍以上。目前,盘古气象大模型能够提供全球气象秒级预报,其气象预测结果包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等,可以直接应用于多个气象研究细分场景,欧洲气象局和中国气象局等都在实测中发现盘古预测的优越性。
今年5月,台风“玛娃”走向受到广泛关注。中国气象局表示,华为云盘古大模型在“玛娃”的路径预报中表现优异,提前五天预报出其将在台湾岛东部海域转向路径。在刚刚结束的第19届世界气象大会上,欧洲气象局也指出,华为云盘古气象大模型在精度上有不可否认的能力,纯数据驱动的AI天气预报模型,展现出了可与欧洲中期天气预报中心业务数值模式媲美的预报实力。
华为云盘古大模型研发团队发现,AI气象预报模型的精度不足主要有两个原因:第一,原有的AI气象预报模型都是基于2D神经网络,无法很好地处理不均匀的3D气象数据;第二,AI方法缺少数学物理机理约束,因此在迭代的过程中会不断积累迭代误差。
为此,团队创造性地提出了适应地球坐标系统的三维神经网络(3D Earth-Specific Transformer)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少预报迭代次数,从而减少迭代误差。通过在43年的全球天气数据上训练深度神经网络,盘古气象大模型在精度和速度方面超越传统数值预测方法。
未来,华为云将联合全球气象机构,继续探索并发挥AI在气象领域的应用潜力,为农林牧渔、航空航海等各行业提供支持。
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