人工智能助力冬奥会气象预报更奇门遁甲精准

2月8日，当看到中国选手谷爱凌以美丽的高难度动作夺得自由式滑雪女子大跳台金牌时，北京大学重庆大数据研讨院智能谈判与人工智能气候预告实验室张烺博士不由得喝彩起来。她关于冬奥会竞赛的重视比较一般观众更多了一份关心，因为她地点团队的研讨成果正保证着冬奥会的气候预告。

在中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研讨院首席科学家张平文领衔下，该院研讨团队参加了国家要点研制方案“科技冬奥要点专项项目“冬奥赛场定点气候要素客观预告技术研讨及使用”课题研讨，开宣布人工智能MOML算法赋能气候预告模型，使预告更精准。

比较夏日奥运会，冬奥会的举办受气候影响更大。其气候保证是冬天杂乱地势条件下的中小标准边界层气候问题，为了让奥运健儿在赛场上有杰出发挥，往往对预告的精密度要求更高，乃至到达百米级、分钟级，这一直是世界气候界的难点。

“咱们的研讨是经过人工智能算法，对气候预告形式的成果进行修订，让其更精准。”张烺介绍，气候事务中会发生海量的气候数据，现在全球广泛选用的数值气候预告形式，是经过大型核算机作数值核算，用物理方程表达气候演化的物理进程，然后猜测一段时间内大气运动状况和气候。全球数值气候预告才能不断进步，基本上能够处理大部分区域的大标准预告问题，但针对小标准、精密化的预告需求，数值核算存在差错，预告员还需求经过谈判给出预告定论。

以往谈判对预告员依赖度很高，需求起归纳各方数据并结合本身经历对形式输出数据误差进行修订。而人工智能算法在交融、处理信息中的先天优势，它在必定程度上能够替代预告员在谈判中整合、剖析信息的进程，经过数据发掘、学习，将预告员的经历内化在算法中，完成智能、高效的预告。由张平文院士领衔的研讨团队开宣布预告员的人工智能算法MOML，完成了智能修订，进步了预告功率的一起进一步进步预告的准确率。

“关于形式输出数据误差的修订办法，国内外均展开了广泛研讨。”张烺介绍，如曾经选用的MOS办法，首要针对单站进行修订，假如想得到较抱负的修订成果，需求人工进行参数调整，准确率进步有限，而经过人工智能算法，能够完成对格点进行预告。现在，MOML算法在温度、湿度、风速、风向等气候要素上已获得打破，不只能够很好地辅佐预告员，大幅削减预告员的工作量，比较惯例办法来说，它将预告的准确性进步了10%以上。

据了解，北京冬奥会现已完成了气候短时接近预告“百米级标准、分钟级更新”，可快速生成掩盖冬奥山地赛场的100米分辨率、逐10分钟更新的网格化温、湿、风、降水等气候要素客观剖析以及0到12小时预告产品。

张烺表明，除了服务冬奥会，他们团队也正在对MOML算法在气候预告中的使用进行进一步研讨，针对重庆愈加杂乱的山地环境，他们正在与重庆市气候局协作，让相关研讨成果在重庆使用。