O transporte do Festival da Primavera deste ano enfrenta condições climáticas extremamente complexas, o que traz muitos desafios para viajar. No entanto, a aplicação de modelos de previsão meteorológica de inteligência artificial em grande escala está a mudar o panorama da previsão meteorológica e a fornecer às pessoas informações meteorológicas mais precisas. Esses modelos usam tecnologia de aprendizagem profunda para analisar dados históricos e podem capturar com mais precisão mudanças sutis na atmosfera, melhorando assim a precisão das previsões sob condições climáticas complexas. Modelos de nova geração, como FengWu-GHR e FuXi AI, melhoraram significativamente a precisão das previsões climáticas globais e das ondas oceânicas.
O clima recente para viagens no Festival da Primavera tem sido extremamente complicado, mas os modelos de previsão meteorológica de IA em grande escala estão mudando as regras do jogo de previsão do tempo. Esses modelos usam aprendizado profundo de dados históricos para capturar com precisão pequenas mudanças na atmosfera, melhorando a precisão das previsões sob condições meteorológicas complexas. Modelos de próxima geração, como FengWu-GHR e FuXi AI, impulsionam a precisão das previsões climáticas globais e das ondas oceânicas. No entanto, os modelos de IA ainda precisam resolver desafios como perturbações de valores iniciais que sejam consistentes com as leis físicas.
Embora os modelos de previsão meteorológica de IA tenham feito progressos significativos, ainda enfrentam alguns desafios, tais como a melhor integração com as leis físicas e como lidar com perturbações nos valores iniciais. No futuro, com o contínuo desenvolvimento e melhoria da tecnologia, os modelos de previsão meteorológica de IA desempenharão um papel cada vez mais importante na melhoria da precisão das previsões meteorológicas e no fornecimento de suporte meteorológico mais confiável para grandes eventos, como as viagens do Festival da Primavera. Acredita-se que, num futuro próximo, a IA fornecerá às pessoas serviços de previsão do tempo mais precisos e confiáveis.