L'Alibaba Damo Academy a publié un modèle météorologique à grande échelle à huit vues. Ce modèle est basé sur le modèle météorologique mondial et intègre des données régionales multi-sources qui atteignent une précision étonnante de 1 km × 1 km et 1 heure. Cela marque une nouvelle étape dans la technologie de prévision météorologique et aura un impact profond sur les nouveaux systèmes énergétiques, la production agricole, l'alerte précoce pour l'aviation et d'autres domaines. L'éditeur de Downcodes vous donnera une compréhension approfondie des fonctions puissantes et des perspectives d'application de cet outil avancé de prévision météorologique.
Aujourd'hui, l'Alibaba Damo Academy a organisé une conférence de lancement de produits d'intelligence décisionnelle à Pékin et a officiellement lancé le modèle météorologique à huit vues. Ce modèle est basé sur le modèle météorologique mondial et combine des données régionales multi-sources pour atteindre une précision spatio-temporelle maximale de 1 km × 1 km et 1 heure.
Cet outil de prévision météorologique innovant a considérablement amélioré les performances de prévision d'indicateurs météorologiques clés tels que la température, l'irradiation et la vitesse du vent. Il a été mis en œuvre avec succès dans de nouveaux systèmes électriques utilisant une forte proportion d'énergie nouvelle et a considérablement amélioré l'efficacité des nouvelles énergies. production d'énergie et charge électrique. Les taux de précision des prévisions ont atteint respectivement plus de 96 % et 98 %.
Le laboratoire d'intelligence décisionnelle de la DAMO Academy a utilisé des années d'accumulation de technologies pour construire un modèle régional de prévisions météorologiques de haute précision basé sur un modèle météorologique mondial auto-développé. Ce modèle améliore la finesse et la précision des résultats de prévision en intégrant les données des stations locales, les conditions météorologiques en direct, les images radar, les images satellite et le terrain open source, et peut obtenir des prévisions météorologiques sur une grille d'un kilomètre mises à jour toutes les heures.
Le grand modèle météorologique de Baguan fournit de meilleurs paramètres d'initialisation grâce à un pré-entraînement et à des structures d'encodeurs automatiques masqués jumeaux MAE, de sorte qu'il puisse apprendre une représentation robuste des caractéristiques cachées sous des données météorologiques à fortes fluctuations. Avec l’augmentation continue des nouvelles installations énergétiques et des connexions au réseau, l’importance de prévisions météorologiques précises dans le secteur de l’électricité est devenue de plus en plus importante. Les conditions météorologiques affecteront directement la production d’énergie photovoltaïque et éolienne, ainsi que la demande en électricité des résidents.
Les données opérationnelles réelles montrent que la précision des prévisions du modèle météorologique de Baguan a augmenté respectivement de 40 %, 27 %, 24 % et 11,8 % en termes d'irradiation régionale, de vitesse du vent, de couverture nuageuse et de température par rapport aux prévisions météorologiques traditionnelles. En outre, le modèle météorologique de Baguan continuera à améliorer ses performances sur des indicateurs météorologiques clés tels que la couverture nuageuse et les précipitations à l'avenir, en s'efforçant de fournir une aide à la décision pour davantage de scénarios tels que les alertes aériennes, la production agricole et les événements sportifs.
Le lancement du modèle météorologique à huit vues démontre la forte force technique de l'Alibaba Damo Academy dans le domaine des prévisions météorologiques et fournit des services de prévisions météorologiques plus précis et plus fiables pour tous les horizons. Le développement futur mérite d'être attendu ! L'éditeur de Downcodes continuera à être attentif à ses avancées ultérieures.