アリババ ダモ アカデミーは、大規模な 8 ビュー気象モデルをリリースしました。このモデルは、全球気象モデルに基づいており、地域の複数の情報源データを統合しており、その空間的および時間的精度は 1 km × 1 km、1 時間に達します。これは天気予報技術における新たなマイルストーンとなり、新エネルギー電力システム、農業生産、航空早期警戒などの分野に大きな影響を与えることになる。 Downcodes のエディターを使用すると、この高度な天気予報ツールの強力な機能と応用の見通しを深く理解できます。
本日、アリババダモアカデミーは北京で意思決定インテリジェンス製品発表会議を開催し、8ビュー気象モデルを正式に発表しました。このモデルは全球気象モデルに基づいており、地域の複数の情報源データを組み合わせて、1 km × 1 km、1 時間の最大時空間精度を達成します。
この革新的な気象予測ツールは、気温、日射量、風速などの主要な気象指標の予測性能を大幅に向上させ、新エネルギーの割合が高い新しい電力システムに導入することに成功し、新エネルギーの効率を大幅に向上させました。エネルギー発電量と電気負荷の予測精度はそれぞれ96%、98%以上に達しました。
DAMO アカデミーの意思決定インテリジェンス研究室は、長年にわたる技術の蓄積を活用して、自社開発の全球気象モデルに基づいた地域の高精度天気予報モデルを構築しました。このモデルは、ローカル観測所のデータ、ライブ気象状況、レーダー画像、衛星画像、オープンソースの地形を統合することにより、予測結果の粒度の細かさと精度を高め、1 時間ごとに更新される 1 キロメートルのグリッド天気予報を実現できます。
Baguan 気象大規模モデルは、事前トレーニングとツイン MAE マスク オートエンコーダー構造を通じて、より優れた初期化パラメーターを提供するため、変動の大きい気象データの下に隠された堅牢な特徴表現を学習できます。新エネルギー設備と送電網接続の継続的な増加に伴い、電力業界における正確な天気予報の重要性がますます高まっています。気象条件は太陽光発電や風力発電の出力、住民の電力需要に直接影響を与えます。
実際の運用データによると、バグアン気象モデルの予測精度は、主流の天気予報と比較して、地域日射量、風速、雲量、気温の点でそれぞれ 40%、27%、24%、11.8% 向上しました。さらに、バグアン気象モデルは今後も雲量や降水量などの主要な気象指標のパフォーマンスを向上させ続け、航空警報、農業生産、スポーツイベントなど、より多くのシナリオに対する意思決定支援の提供に努める予定です。
8ビュー気象モデルの開始は、アリババダモアカデミーの天気予報分野における高い技術力を証明し、より正確で信頼性の高い天気予報サービスをあらゆる層に提供するものであり、今後の発展が期待されます。 『Downcodes』編集部は今後もその動向に注目していきたい。