人工智能与动力模式深度融合的地球系统预测模型
报告简介:
人工智能(AI)改变了天气预报的方式,谷歌、华为和英伟达等科技公司训练的AI模型可在1分钟做出10天的预测,准确性能媲美传统数值模型且计算成本更低。这些“深度学习”AI模型不是求解大气动力方程本身,而是基于过去40年欧洲中期天气预报中心再分析数据的训练。AI模型预报的最大缺陷是很难预测极端天气。事实上极端天气过程都是高度非线性的突变过程,AI模型能很好预测突变前和后的大气状况,却无法精确捕捉和预测大气的突变过程,而大气动力模式却可以较好地预测。未来,精准天气预报需要深度融合人工智能与动力模式的优势。本报告将探讨如何融合动力模式与人工智能(DAI)构建地球系统预测模型,并给出了具体的应用。
报告人简介:
黄建平
兰州大学教授,国家杰出青年科学基金获得者,教育部“长江学者”特聘教授,国家基金委创新研究群体学术带头人,提出了考虑历史气候演变的干旱气候预测新方法,并将这个新方法与流行病模型相结合,建立了世界上首个《新冠肺炎疫情全球预测系统》。入选科睿唯安和Elsevier高被引学者榜单;联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次评估报告第一工作组的主要撰写人;国家重大科学研究计划项目首席科学家;是国家自然科学二等奖获得者(排名第一)及全国创新争先奖获得者。

