ob体育图说：因为别离率的大幅提拔，风乌GHR可为统一边积区域供给更精致、切确的景象预告 起原/上海人为智能测验室（下同）

　　即日（1日），上海人为智能测验室连合国度景象核心、国度景象新闻核心、南京新闻工程大学、香港科技大学等机构颁发环球高别离率AI景象预告大模子“风乌GHR”，初度借帮人为智能竣工对中期气象举办10公里级的筑模与预告。

　　采用原创的AI新算法，研讨职员取胜了数据稀缺等困难，将风乌GHR的预告别离率提拔至0.09经纬度（9千米*9千米），对应的地表观积约为81平方公里，较此前的0.25经纬度（25千米*25千米），领域准确超出7倍，并将有用预告时长由10.75天提拔至11.25天。借帮AI，左右“十里分歧天”不再是难事。

　　“总共升级的风乌GHR相当于一个‘4K高清版’AI景象预告大模子。”上海人为智能测验室领军科学家欧阳万里透露，“风乌GHR不只有帮于竣工更精致、更切确、更高效的景象预告，还显现了AI正在地球科学等科研周围具有健旺的利用潜力。”

　　“东边日出西边雨”“十里分歧天”，中国古诗古谚对纷乱多变的气象有着天真刻画。因为气象体例拥有极强的区域性特色，永恒以后训练，古代预告式样难以做到细粒度、高别离率的预测。

　　上海人为智能测验室青年科学家白磊泄露训练，风乌GHR初度竣工高别离率AI景象筑模，冲破性地将AI景象预告大模子别离率提拔到0.09经纬度。陪同相对较低算力本钱及数据需求等上风，风乌GHR正在预告的中枢大气变量上本能当先于现有物理形式及AI景象大模子，推进AI景象预告进入10公里级期间。

　　2016年，欧洲中期景象预告核心推出的IFS-HRES体例将景象预告别离率提拔至0.09经纬度，抵达物理形式驱动下的景象预告当先秤谌。

　　为了评估风乌GHR的预告本能，连合团队采用与IFS-HRES肖似的营业初始场行动输入，举办2022年终年0-10天的回溯预告。回溯预告采用与及时预告肖似的形式，正在巨额史册数据上评估模子本能，可相对客观、科学地响应模子的本质预告技能。

　　正在景象周围广为合怀的500百帕高度场变量及850hPa温度场中，风乌GHR发扬优于IFS-HRES。

　　连合团队还对2022年环球的个人绝顶景象情状举办了回溯预告。当年7月，重庆市体验了绝顶热浪，几次冲破本地同期高温史册记载。正在提前4天对2022年7月7日12时（UTC）重庆市（29.5°N,106.5°E）的地表温度预告中，风乌GHR与本质结果更亲密训练，优于IFS-HRES。

　　2022年12月，冬季风暴影响了北美个人地域，合联地域体验了大雪、强风和破记载低温等绝顶气象。研讨职员操纵风乌GHR及IFS-HRES对当年11月1日-12月31日（UTC）美国纽约气温举办回溯预告训练，风乌GHR可提前9天预告最低气温，正在提前一周的预测中，预测偏差较IFS-HRES下降22.3%。

　　图说：操纵人为智能手艺，风乌GHR正在不到1年时分内将环球中期景象预告有用天数再提拔0.5天

　　正在预告时长方面，研讨职员连接精进，通过多模态多做事的深度进修格式和数据再判辨，风乌GHR将有用预告时分提前至11.25天，冲破了此前自己创设的10.75天记载——旧年4月，AI大模子“风乌”亮相，率先使环球景象有用预告时分冲破10天，并正在随后切确预测了“泰利”“卡努”等台风的旅途。

　　囿于景象观测的切确度、大气体例中物理经过的纷乱性，以及求解大气模子所需资源范围宏伟，正在古代形式下，环球中期气象预告的有用预告时分每10年才降低1天。而风乌连合研讨仅用不到1年时分，即将有用预告时分再次提拔了0.5天，揭示了人为智能正在地球科学等科研周围健旺的利用潜力。

　　风乌GHR为精致化气象预告供给了紧张的手艺扶帮，为社会经济进展和绝顶景象灾荒防守供给紧张参考。目前，上海人为智能测验室正协同国度景象核心、上海市景象局等机构，合伙推进风乌GHR的营业检修评估、营业化布置和利用落地，为农林牧渔、新能源电力、航空帆海等中心行业及大家安静供给牢靠的景象预告旅途。

　　正在古代物理形式驱动下，须要花费巨额计划资源才具得到景象预告别离率的提拔，为寻常运转带来极大负责。近年来，GraphCast、FourCastNet人为智能景象预告大模子的告成试验，供给了更经济、高效的旅途。然而，目前公里级大气再判辨数据至极稀缺，各机构无法直接采用更高别离率的数据举办模子熬炼。

　　为应对这一近况，风乌GHR研讨团队更始性提出“空间相同性映照”和“解耦组合迁徙进修”手艺，通过承担低别离率再判辨数据上预熬炼模子的先验学问，并连结少量的高别离率及时运转判辨数据，扩充对区域大气行径的二次筑模，破解了数据稀缺困难，同时缓解了高别离模子熬炼价格高贵的近况。

　　“空间相同性映照”手艺确保了低别离率景象预告模子泛化性的同时，下降了高别离率景象预告大模子熬炼纷乱度。正在此根基上，进一步愚弄“解耦组合迁徙进修”手艺，愚弄少量高别离率数据举办微调，使新模子进修高别离率数据中蕴藏的幼标准气象情景训练。中国的研讨职员连结操纵上述两项原更始手艺，使风乌GHR得到了10公里级别离率的精致化景象预告技能。

　　他日，上海人为智能测验室AIforEarth团队还将把人为智能格式利用到更普遍的景象、境遇、天文、地质等地球科知识题研讨中训练，应对“碳中和”、防灾减灾、能源安静等巨大需求。支配“十里差异天”不再难风乌GHR问世 AI天气预告投入10公里级时间训练