Alibaba Damo Academy는 대규모 8개 뷰 기상 모델을 출시했습니다. 이 모델은 글로벌 기상 모델을 기반으로 하며 지역 다중 소스 데이터를 통합합니다. 공간 및 시간 정확도는 놀라운 1km × 1km 및 1시간에 이릅니다. 이는 일기예보 기술의 새로운 이정표를 의미하며 새로운 에너지 전력 시스템, 농업 생산, 항공 조기 경보 및 기타 분야에 지대한 영향을 미칠 것입니다. 다운코드 편집자는 이 고급 일기 예보 도구의 강력한 기능과 응용 가능성에 대한 심층적인 이해를 제공합니다.
오늘 알리바바 다모 아카데미는 베이징에서 의사결정 정보 제품 출시 컨퍼런스를 열고 8개 뷰 기상 모델을 공식 출시했습니다. 이 모델은 지구 기상 모델을 기반으로 하며 지역 다중 소스 데이터를 결합하여 1km × 1km 및 1시간의 최대 시공간 정확도를 달성합니다.
이 혁신적인 기상 예측 도구는 온도, 일사량, 풍속과 같은 주요 기상 지표의 예측 성능을 크게 향상시켰으며, 신에너지 비중이 높은 신규 전력 시스템에 성공적으로 구현되었으며, 신규 전력 시스템의 효율성도 크게 향상시켰습니다. 에너지 발전과 전기 부하 예측 정확도는 각각 96%와 98%에 달했습니다.
DAMO아카데미 의사결정 지능 연구실은 다년간의 기술 축적을 통해 자체 개발한 글로벌 기상 모델을 기반으로 지역별 고정밀 일기예보 모델을 구축해왔습니다. 이 모델은 지역 관측소 데이터, 실시간 기상 조건, 레이더 이미지, 위성 이미지 및 오픈 소스 지형을 통합하여 예측 결과의 세밀성과 정확성을 향상시키고, 시간별로 업데이트되는 1km 그리드 일기 예보를 달성할 수 있습니다.
Baguan 기상 대형 모델은 사전 훈련 및 트윈 MAE 마스크 오토인코더 구조를 통해 더 나은 초기화 매개변수를 제공하므로 변동이 심한 기상 데이터에 숨겨진 강력한 특징 표현을 학습할 수 있습니다. 신규 에너지 설치 및 그리드 연결이 지속적으로 증가함에 따라 전력 산업에서 정확한 기상 예측의 중요성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 기상 조건은 태양광 및 풍력 발전의 출력은 물론 주민의 전력 수요에도 직접적인 영향을 미칩니다.
실제 운영 데이터에 따르면 팔관 기상 모델의 예측 정확도는 주류 일기예보에 비해 지역 복사조도, 풍속, 구름량, 기온 측면에서 각각 40%, 27%, 24%, 11.8% 증가했습니다. 또한, Baguan 기상 모델은 앞으로도 구름량, 강수량 등 주요 기상 지표에 대한 성능을 지속적으로 개선하여 항공 경보, 농업 생산, 스포츠 이벤트 등 더 많은 시나리오에 대한 의사 결정 지원을 제공하기 위해 노력할 것입니다.
8개 뷰 기상 모델의 출시는 일기예보 분야에서 알리바바 다모 아카데미의 강력한 기술력을 입증하고 각계각층에 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 일기예보 서비스를 제공할 것입니다. Downcodes의 편집자는 계속해서 후속 진행 상황에 주의를 기울일 것입니다.