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風烏

（上海人工智能實驗室協同中國科學技術大學等研發的全球中期天氣預報大模型）

風烏是上海人工智能實驗室協同中國科學技術大學、上海交通大學、南京信息工程大學、中國科學院大氣物理研究所及上海中心氣象台研發的全球中期天氣預報大模型。

“風烏”取名自秦漢時期的“相風銅烏”，是世界上最早的測風設備。^[1]

2023年4月7日，全球中期天氣預報大模型“風烏”發佈。^[1]

2024年3月1日，從上海人工智能實驗室獲悉，該實驗室聯合國家氣象中心、國家氣象信息中心、南京信息工程大學、香港科技大學等機構發佈了人工智能氣象預報大模型“風烏”的升級版，藉助人工智能對中期天氣進行了10公里級的建模與預報。^[2]

該模型基於多模態和多任務深度學習方法構建，首次實現在高分辨率上對核心大氣變量進行超過10天的有效預報，並在80%的評估指標上超越DeepMind發佈的模型GraphCast。此外，“風烏”僅需30秒即可生成未來10天全球高精度預報結果，在效率上大幅優於傳統模型。

“風烏”提供了一個強大有效的全球中期天氣預報的AI框架，其領先性體現在預報精度、預報時效和資源效率三方面。

在預報精度方面，相比DeepMind的GraphCast，“風烏”的10天預報誤差降低10.87%，而相比於傳統的物理模型，其誤差降低19.4%。

在預報時效方面，根據國際常用的標準，z500 ACC大於0.6時氣象預報結果具有可用性，可以較好地指導預報員判斷未來氣象發展形勢。此前，全球範圍內最好的物理模型HRES在此標準範圍內，有效預報時長最大為8.5天，而“風烏”基於再分析數據達到了10.75天。

在資源效率方面，現有物理模型往往運行在超級計算機上，而“風烏”AI大模型僅需單GPU便可運行，僅需30秒即可生成未來10天全球高精度預報結果。

“風烏”採用多模態神經網絡和多任務自動均衡權重解決多種大氣變量表徵和相互影響的問題。其針對的大氣變量包括：位勢、濕度、緯向風速、經向風速、温度以及地表等。“風烏”將這些大氣變量看作多模態信息，使用多模態網絡結構可以更好地處理這些信息。^[1]

參考資料

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