英誌「ネイチャー」は5日、ファーウェイクラウド「盤古」大規模モデル研究開発チームによる高分解能世界AI (人工知能)気象予報システムの研究成果を掲載した。3Dニューラルネットワークに基づく同システムの精度は従来の数値予報法を上回り、速度も1万倍以上向上した。新華社が伝えた。
研究チームは地球座標システムに対応する3Dニューラルネットワークにより、複雑かつ不均等な3D気象データを処理し、階層化時間領域重合プランを使用して予報の反復回数を減らすことで誤差を減らすという画期的な方法を考案した。チームが発表した「3Dニューラルネットワークによる正確な中期世界気象予報」と題した研究記事によると、世界気象データでディープニューラルネットワークのトレーニングを行うことで、盤古気象大規模モデルは従来の数値予報の精度を上回っただけでなく、速度も従来の方法より1万倍向上しせ、秒単位の世界気象予報を提供できるようになった。
「ネイチャー」の査読者は「ファーウェイクラウドの盤古気象大規模モデルにより、人々は気象予報モデルの未来を見直すことになる。モデルの開放は同分野の発展を推進するだろう」と評価した。
現在、盤古気象大規模モデルの気象予報の結果には、ジオポテンシャル高度や湿度、風速、温度、海面気圧などが含まれ、細分化された気象研究シーンで用いることができる。
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