[글로벌타임스 리포트 자오위샤 기자] 최근 전 세계적으로 잇따른 기상이변이 발생해 인류의 생산과 생명이 심각하게 위협받고 있으며, 국가들은 점점 더 정확하고 효율적인 중장기 기상예보를 요구하고 있습니다. 최근 상하이 인공지능연구소는 중국 과학기술대학교, 상하이교통대학교, 난징정보과기대학교, 중국과학원 대기물리연구소, 상하이 중앙기상대와 함께 대규모 글로벌 중기 기상예보 모델 '펑우(Fengwu)'를 출시했습니다. 'Global Times' 기자는 최근 'Fengwu' 모델을 만든 과학자 팀과 단독 인터뷰를 진행하여 'Fengwu'의 작동 원리와 AI 모델이 일기 예보를 어떻게 변화시킬 것인지에 대한 자세한 설명을 들었습니다.

정확성과 적시성 선도

Global Times 기자에 따르면 상하이 인공 지능 연구소 AI for Earth 공동팀은 다중 모드 및 다중 작업 딥 러닝 방법을 기반으로 "Fengwu" 대형 모델을 구축했습니다. 복잡한 물리적 시스템 시뮬레이션이 필요하지 않기 때문에 AI 기상예보 모델은 기존 예측 방법의 계산적 병목 현상을 극복하고 효율적으로 예측하고 통합할 수 있습니다. AI는 기상 데이터 관계에 적응하는 강력한 능력을 갖추고 있으며 기존 수치 모델 예측의 성능 병목 현상을 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

상하이 인공 지능 연구소의 수석 과학자인 Ouyang Wanli에 따르면: "Fengwu"는 진나라와 한 왕조의 "Xianfeng Tongwu"의 이름을 따서 명명되었으며 세계 최초의 풍속 측정 장비입니다.

일기예보는 국가의 Fengyun 위성, 기상 관측소 등의 데이터 수집부터 시작하여 데이터 대조, 품질 관리, 대기 동화, 즉 데이터 처리 및 대기 조건 설정에 이르기까지 매우 복잡한 시스템입니다. 예측 모델의 필요에 따라 마지막 단계는 예측 및 사후 처리입니다.

상하이 인공 지능 연구소의 젊은 과학자 Bai Lei는 글로벌 타임즈 기자에게 "Fengwu" 모델은 주로 예측 링크에 초점을 맞추고 대기 재분석 데이터를 사용하여 "Fengwu"를 훈련한 다음 더 정확한 날씨 결과를 얻는다고 말했습니다. 예측.

인공지능을 사용해 풍속, 온도, 습도 등 대기 동화가 제공하는 요소를 분석하고, 미래 날씨 예측을 목적으로 '펑우'라는 대형 모델을 만듭니다. 인공지능은 기온 등 과거 기상 요인을 활용해 날씨를 예측하고 좋은 예측 결과를 얻을 수 있다. "어우양 완리가 설명했습니다.

일기 예보의 적시성과 정확성을 향상시키는 방법은 항상 업계의 핵심 주제였습니다. 전 세계적으로 기후변화가 심화되고 기상이변이 점차 증가함에 따라 기상예보의 정확성과 적시성에 대한 기대가 계속 높아지고 있습니다. 기상 및 기후예보 업무 중 지구 중기 기상예보는 가장 중요한 예측 업무 중 하나이며, 상대적으로 어려운 업무이기도 합니다. 기상 관측의 정확성, 대기 시스템의 물리적 프로세스의 복잡성, 대기 모델을 해결하는 데 필요한 자원의 규모로 인해 전 세계 중기 일기 예보의 효율성은 지난 10년에 하루씩만 향상되었습니다. 몇십년.

Ouyang Wanli는 'Fengwu' 대형 모델의 장점은 10일 이상 동안 주요 기상 요소를 안정적으로 예측할 수 있다는 점이라고 말했습니다. Bai Lei에 따르면, 세계 최고의 물리적 모델인 HRES의 유효 예측 기간은 8.5일인 반면, 재분석 데이터를 기준으로 'Fengwu'는 10.75일에 달합니다. 'Fengwu'의 유효 예측 기간이라고 할 수 있습니다. 이전 최장 기간을 초과했습니다. "좋은 물리적 모델".

상하이 AI 연구소에 따르면 'Fengwu'는 평가 지표의 80%에서 Google DeepMind가 출시한 대형 기상 모델인 GraphCast를 능가했습니다. 예측 정확도 측면에서 GraphCast와 비교하여 "Fengwu"의 10일 예측 오류는 10.87% 감소했으며, 기존 물리적 모델과 비교하면 오류가 19.4% 감소했습니다.

극한 날씨를 예측하는 데 사용할 수 있습니다

악천후의 경우 AI 대형 모델에 더 나은 솔루션이 있습니까? 환구시보(Global Times)에 따르면 상하이 AI 연구소(Shanghai AI Laboratory)는 태풍과 같은 극한 날씨를 예측하기 위해 '펑우(Fengwu)' 활용을 모색하고 있으며 지금까지 일정한 결과를 달성했습니다. 지난 2023년 세계 인공지능 컨퍼런스에서 Bai Lei는 'Fengwu'가 초기 사업 분야를 기반으로 올해 'Mawa' 태풍에 대한 정확한 궤적 예측을 만들었다고 말했습니다.

"이는 최근 몇 년 동안 극단적인 날씨가 자주 발생했지만 전체 대기의 기본 법칙은 여전히 ​​유사하며 이러한 공통 법칙 중 일부는 AI가 발견하고 학습할 수 있음을 보여줍니다." 그러나 기상 변화에 대응하여 모델을 미세 조정하고, 알고리즘의 효율성을 높이기 위해 지속적으로 더 많은 데이터를 사용하며, 극한 기상 예측 능력을 더욱 향상시키기 위해 목표한 방식으로 모델을 개선하는 것이 필요합니다.

Bai Lei는 일기 예보에 AI를 사용하는 데 아직 개선의 여지가 많다고 믿습니다. “예를 들어, 미래에는 지역의 날씨를 예측할 수 있기를 바랍니다. 우리는 현재 더 정확하고, 더 정확한 방향으로 나아가고 있습니다.”

광범위한 적용 가능성

기상 전문가에 따르면 현재 시중에는 향후 15일 이상의 일기예보 서비스를 제공할 수 있는 제품이 있지만, 10일 이상의 예보 성과는 여전히 매우 불확실하며 효과적인 예보의 기준을 충족하지 못합니다. . 실습을 통해 관찰, 수치 예측 및 인공 지능을 결합하면 수치 예측의 정확성을 크게 향상시키는 데 도움이 될 수 있음이 나타났습니다. "Fengwu"는 10.75일의 전 세계 일기예보 효율성에서 획기적인 성과를 거두었으며 엄청난 상업적 응용 가능성을 가지고 있습니다.

Fengwu 대형 모델이 생산과 생활의 어떤 측면에 적용될 것인지 묻는 질문에 Ouyang Wanli는 일반적으로 모든 사람이 휴대폰에서 볼 수 있는 일기 예보 외에도 대형 모델은 산업 분야에도 적용될 수 있다고 말했습니다. 농업, 해양, 전력 및 기타 산업에 도움이 되는 수준의 일기 예보입니다.

전력 산업을 예로 들어보겠습니다. 풍력 발전은 바람의 세기에 따라 달라지며, 태양광 발전은 햇빛이 충분한지 여부에 따라 달라집니다. "Fengwu" 대형 모델은 풍속, 일조량을 보다 정확하게 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. , 등. 또한 Fengwu의 예측 기능은 전력망 소비 및 전력 공급에 영향을 미칠 수 있으며 기상 변화의 영향도 받습니다.

팀에 따르면 앞으로 '펑우(Fengwu)' AI 기상 모델은 기존의 물리적 모델을 보완해 뛰어난 성능과 정확성을 바탕으로 생산과 생활에 더 정확하고 실용적인 일기예보 정보를 제공하고 기상에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 디지털화는 농업, 임업, 축산, 수산업, 항공 및 항해, 공공 안전 등 다양한 산업에 강력한 지원을 제공합니다.

Ouyang Wanli는 때때로 기상 전문가가 두 모델에서 서로 다른 예측을 얻을 수 있으므로 "Fengwu"가 물리적 모델을 보완할 수 있을수록 정확한 기상 예측에 더 도움이 된다고 덧붙였습니다. 예를 들어 물리적 모델은 특정 두 지역에 폭우가 발생할 것으로 예측하는 반면, 인공지능 모델은 세 번째 지역에 폭우가 발생할 것으로 예측할 수 있으며, 이때 재난 예방 및 감소 범위가 확대될 수 있다고 설명했다. . 예방 조치를 취하지 않으면 손실은 엄청나지만 이에 비해 재해 예방 및 완화 비용은 매우 낮습니다. ”

중국과학원 대기물리연구소 연구원인 Ma Zhuguo는 오랫동안 기후변화 분야 연구에 집중해 왔습니다. 기후 모델 전문가로서 Ma Zhuguo는 컴퓨팅 성능과 알고리즘 및 정보 데이터 처리. 그의 견해에 따르면, 인공 지능이 일기 예보 및 대기 물리학 응용 시나리오에 진입하면 본질적으로 컴퓨팅 능력과 알고리즘을 통해 빅 데이터 및 기타 정보의 통합이 이루어지며 모델 모델에 대한 더 많은 새로운 기술 지원 및 방법을 제공하고 예측 정확성과 효율성이 향상됩니다. "하지만 적어도 아직은 인공지능이 전통적인 주류 예측 방법을 대체할 것이라고 기대하거나 단순히 말할 수는 없습니다."

친숙한 위성 구름 이미지를 예로 들어 Ma Zhuguo는 일기 예보에서 위성 모니터링이 매우 효과적이며 구름의 궤적과 속도를 직관적으로 볼 수 있다고 설명했습니다. 가져오다 변화도 분명합니다.

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