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央广网上海4月8日消息（记者韩晓余）4月7日，上海人工智能实验室联合中国科学技术大学、上海交通大学、南京信息工程大学、中国科学院大气物理研究所及上海中心气象台发布全球中期天气预报大模型“风乌”。基于多模态和多任务深度学习方法构建，AI大模型“风乌”首次实现在高分辨率上对核心大气变量进行超过10天的有效预报，...,系统,人工智能,智能,智能,实验室
央广网上海4月8日消息（记者韩晓余）4月7日，上海人工智能实验室联合中国科学技术大学、上海交通大学、南京信息工程大学、中国科学院大气物理研究所及上海中心气象台发布全球中期天气预报大模型“风乌”。基于多模态和多任务深度学习方法构建，AI大模型“风乌”首次实现在高分辨率上对核心大气变量进行超过10天的有效预报，并在80%的评估指标上超越DeepMind发布的模型GraphCast。此外，“风乌”仅需30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果，在效率上大幅优于传统模型。
上海人工智能实验室科学家欧阳万里表示：“‘风乌’取名自秦汉时期的‘相风铜乌’，是世界上最早的测风设备。天气预报大模型‘风乌’不仅承载了中国古人的智慧，也寓意实验室致力于在以气象为代表的AIforScience领域勇于突破、不懈探索。”
运用“风乌”大模型，全球气象有效预报时间首次突破10天（央广网发上海人工智能实验室供图）
如何提高天气预报的时效和准确度，一直是业内的重点课题。随着近年来全球气候变化加剧，极端天气频发，各界对天气预报的时效和精度的期待更是与日俱增。在气象气候预报任务中，全球中期天气预报是最重要的预测任务之一，它以预测未来14天内的大气系统状态为目标，不仅是当前广泛使用的集成天气预测系统的基础，也是区域性数值天气预报系统的背景场和边界条件。
过去数十年间，全球中期天气预报领域取得众多瞩目成就，但囿于气象观测的准确度，大气系统中物理过程的复杂性，以及求解大气模型所需资源规模巨大，全球中期天气预报的有效性每10年才提高1天，难以满足社会和经济的发展需求。
上海人工智能实验室青年科学家白磊介绍：“‘风乌’提供了一个强大有效的全球中期天气预报的AI框架，其领先性体现在预报精度、预报时效和资源效率三方面。”
在预报精度方面，相比DeepMind的GraphCast，“风乌”的10天预报误差降低10.87%，而相比于传统的物理模型，其误差降低19.4%。此前，全球范围内最好的物理模型HRES在此标准范围内，有效预报时长最大为8.5天，而“风乌”基于再分析数据达到了10.75天。在资源效率方面，现有物理模型往往运行在超级计算机上，而“风乌”AI大模型仅需单GPU便可运行，仅需30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果。
据气象专家介绍，尽管目前市面上有一些产品提供未来15天的气象预报服务，但是10天以上的预报性能还具有很大不确定性，无法达到有效预报的标准。实践证明，将观测与数值预报和人工智能相结合，可有效提升数值预报的准确性。“风乌”首次将全球气象预报的有效性提高到10.75天，具有很大的业务应用价值。