Die Alibaba Damo Academy hat ein groß angelegtes meteorologisches Modell mit acht Ansichten veröffentlicht, das auf dem globalen meteorologischen Modell basiert und regionale Daten aus mehreren Quellen integriert. Die räumliche und zeitliche Genauigkeit erreicht erstaunliche 1 km × 1 km und 1 Stunde. Dies stellt einen neuen Meilenstein in der Wettervorhersagetechnologie dar und wird tiefgreifende Auswirkungen auf neue Energiesysteme, die landwirtschaftliche Produktion, die Frühwarnung in der Luftfahrt und andere Bereiche haben. Der Herausgeber von Downcodes vermittelt Ihnen einen detaillierten Einblick in die leistungsstarken Funktionen und Anwendungsperspektiven dieses fortschrittlichen Wettervorhersagetools.
Heute veranstaltete die Alibaba Damo Academy in Peking eine Produkteinführungskonferenz zur Entscheidungsfindung und stellte offiziell das meteorologische Modell mit acht Ansichten vor. Dieses Modell basiert auf dem globalen meteorologischen Modell und kombiniert regionale Daten aus mehreren Quellen, um eine maximale raumzeitliche Genauigkeit von 1 km × 1 km und 1 Stunde zu erreichen.
Dieses innovative meteorologische Vorhersagetool hat die Vorhersageleistung wichtiger meteorologischer Indikatoren wie Temperatur, Einstrahlung und Windgeschwindigkeit erheblich verbessert. Es wurde erfolgreich in neuen Energiesystemen mit einem hohen Anteil neuer Energie implementiert und hat die Effizienz neuer Systeme erheblich verbessert Die Vorhersagegenauigkeit lag bei über 96 % bzw. 98 %.
Das Entscheidungsintelligenzlabor der DAMO Academy hat jahrelange Technologieakkumulation genutzt, um ein regionales hochpräzises Wettervorhersagemodell zu erstellen, das auf einem selbst entwickelten globalen meteorologischen Modell basiert. Dieses Modell verbessert die Feinkörnigkeit und Genauigkeit der Vorhersageergebnisse durch die Integration lokaler Stationsdaten, Live-Meteorologiebedingungen, Radarbilder, Satellitenbilder und Open-Source-Gelände und kann stündlich aktualisierte 1-Kilometer-Gitterwettervorhersagen erstellen.
Das meteorologische Großmodell von Baguan bietet bessere Initialisierungsparameter durch Vortraining und zwei MAE-maskierte Autoencoder-Strukturen, sodass es robuste Merkmalsdarstellungen erlernen kann, die unter Wetterdaten mit starken Schwankungen verborgen sind. Mit der kontinuierlichen Zunahme neuer Energieanlagen und Netzanschlüssen ist die Bedeutung genauer Wettervorhersagen in der Energiewirtschaft immer wichtiger geworden. Die meteorologischen Bedingungen wirken sich direkt auf die Leistung der Photovoltaik- und Windenergieerzeugung sowie auf den Strombedarf der Bewohner aus.
Tatsächliche Betriebsdaten zeigen, dass die Vorhersagegenauigkeit des Baguan-Meteorologiemodells in Bezug auf regionale Einstrahlung, Windgeschwindigkeit, Wolkenbedeckung und Temperatur im Vergleich zu herkömmlichen Wettervorhersagen um 40 %, 27 %, 24 % bzw. 11,8 % gestiegen ist. Darüber hinaus wird das meteorologische Modell von Baguan seine Leistung bei wichtigen meteorologischen Indikatoren wie Wolkenbedeckung und Niederschlag in Zukunft weiter verbessern und sich bemühen, Entscheidungsunterstützung für weitere Szenarien wie Flugwarnung, landwirtschaftliche Produktion und Sportveranstaltungen bereitzustellen.
Die Einführung des meteorologischen Modells mit acht Ansichten zeigt die starke technische Stärke der Alibaba Damo Academy im Bereich der Wettervorhersage und bietet genauere und zuverlässigere Wettervorhersagedienste für alle Lebensbereiche. Es lohnt sich, sich auf die zukünftige Entwicklung zu freuen! Der Herausgeber von Downcodes wird den weiteren Fortschritt weiterhin aufmerksam verfolgen.