華為云盤古氣象大模型研究成果在《自然》正刊發(fā)表

　　中證網(wǎng)訊（記者 張興旺）7月6日，據(jù)華為發(fā)布消息稱，今日，國際頂級學(xué)術(shù)期刊《自然》(Nature)雜志正刊發(fā)表了華為云盤古大模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)研究成果——《三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于精準(zhǔn)中期全球天氣預(yù)報(bào)》（《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》）。數(shù)據(jù)顯示，這是近年來中國科技公司首篇作為唯一署名單位發(fā)表的《自然》正刊論文�！蹲匀弧穼徃迦藢υ摮晒�給予高度評價(jià)：“華為云盤古氣象大模型讓人們重新審視氣象預(yù)報(bào)模型的未來，模型的開放將推動該領(lǐng)域的發(fā)展�！�

　　華為云盤古氣象大模型是首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI模型，速度相比傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)提速10000倍以上。目前，盤古氣象大模型能夠提供全球氣象秒級預(yù)報(bào)，其氣象預(yù)測結(jié)果包括位勢、濕度、風(fēng)速、溫度、海平面氣壓等，可以直接應(yīng)用于多個氣象研究細(xì)分場景，歐洲中期預(yù)報(bào)中心和中央氣象臺等都在實(shí)測中發(fā)現(xiàn)盤古預(yù)測的優(yōu)越性。

　　華為云盤古大模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，AI氣象預(yù)報(bào)模型的精度不足主要有兩個原因：第一，原有的AI氣象預(yù)報(bào)模型都是基于2D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無法很好地處理不均勻的3D氣象數(shù)據(jù)；第二，AI方法缺少數(shù)學(xué)物理機(jī)理約束，因此在迭代的過程中會不斷積累迭代誤差。為此，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造性地提出了適應(yīng)地球坐標(biāo)系統(tǒng)的三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3D Earth-Specific Transformer）來處理復(fù)雜的不均勻3D氣象數(shù)據(jù)，并且使用層次化時域聚合策略來減少預(yù)報(bào)迭代次數(shù)，從而減少迭代誤差。通過在43年的全球天氣數(shù)據(jù)上訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，盤古氣象大模型在精度和速度方面超越傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)測方法。

　　未來，華為云將聯(lián)合全球氣象機(jī)構(gòu)，繼續(xù)探索并發(fā)揮AI在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，為農(nóng)林牧漁、航空航海等各行業(yè)提供支持。