近日,美國(guó)氣象學(xué)會(huì)(American Meteorological Society,簡(jiǎn)稱“AMS”)第100屆年會(huì)在美國(guó)馬薩諸塞州首府波士頓召開。作為全球最大的天氣、水文和氣候交流大會(huì),本次年會(huì)吸引了來(lái)自世界幾十個(gè)國(guó)家的上千名科學(xué)家參會(huì),共同探討大氣科學(xué)的發(fā)展與應(yīng)用。作為全球大氣相關(guān)學(xué)科的專業(yè)和科學(xué)組織,每年美國(guó)氣象學(xué)會(huì)的年會(huì)也被譽(yù)為世界氣象科學(xué)發(fā)展的“風(fēng)向標(biāo)”。而作為國(guó)內(nèi)交通安全管理智能化解決方案的領(lǐng)軍企業(yè),眼控科技人工智能研究院氣象研究團(tuán)隊(duì)共有3篇論文被接收,其中Oral兩篇,Poster一篇,讓世界見(jiàn)證了眼控科技在氣象領(lǐng)域研究技術(shù)積累的“厚度”,在大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)也能切身感受到眼控科技AI+氣象行業(yè)應(yīng)用落地的“廣度”。

　　Oral 論文 1:

　　《A New Long-Term Radar Reflectivity Nowcasting Method Based On DeepRNN》

論文指出,對(duì)流臨近預(yù)報(bào)長(zhǎng)期以來(lái)存在精準(zhǔn)度低和時(shí)效性差等問(wèn)題,單純依靠數(shù)值模式難以從根本上解決。而眼控使用DeepRNN網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)引入多層convLSTM和金字塔結(jié)構(gòu),嘗試在不同尺度上進(jìn)行時(shí)空預(yù)測(cè),同時(shí)在預(yù)測(cè)階段加入光流信息增強(qiáng)對(duì)對(duì)流天氣運(yùn)動(dòng)方向和速度信息的捕捉能力。為了生成的外推預(yù)測(cè)直觀上更加真實(shí),網(wǎng)絡(luò)采用了GAN的訓(xùn)練思路,對(duì)生成圖片的真實(shí)性和連續(xù)性進(jìn)行了進(jìn)一步加強(qiáng)。眼控科技通過(guò)AI技術(shù)與傳統(tǒng)數(shù)值模式的融合,實(shí)現(xiàn)了技術(shù)突破,解決了對(duì)流臨近預(yù)報(bào)的精準(zhǔn)度和及時(shí)性問(wèn)題。

　　Oral 論文 2:

　　《Multi-Prior LSTM(mpLSTM): Predicting Visibility With Uncertainties From The Complex Background States》

能見(jiàn)度預(yù)測(cè)是當(dāng)前業(yè)務(wù)中的一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題,預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度和時(shí)間分辨率均難以滿足實(shí)際需求。眼控針對(duì)能見(jiàn)度預(yù)測(cè)提出了一種新的解決方案,構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)框架的能見(jiàn)度預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),將創(chuàng)新高效的時(shí)序預(yù)測(cè)技術(shù)引入能見(jiàn)度預(yù)測(cè),大大提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和時(shí)間分辨率。該論文設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有五個(gè)模塊組成:卷積模塊、輸入注意力編碼器、時(shí)序注意力解碼器、自回歸模塊、求和模塊,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)技術(shù)的結(jié)合,有效解決能見(jiàn)度預(yù)測(cè)問(wèn)題。

　　Poster 論文:

　　《Super Resolution Forecast: A New Method On Fined Resolution Downscaling》

Poster論文指出,一般而言,全球模式(如GFS模式)的空間分辨率為幾十公里,如需刻畫細(xì)致的區(qū)域特征,通常需借助區(qū)域數(shù)值模式繼續(xù)降尺度。但這一過(guò)程需要利用大型計(jì)算機(jī)設(shè)備輔助完成,且耗時(shí)較長(zhǎng)。眼控氣象研究團(tuán)隊(duì)以超分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),針對(duì)某一區(qū)域,用深度學(xué)習(xí)擬合數(shù)值預(yù)報(bào)降尺度的整個(gè)過(guò)程,成功地將降尺度數(shù)值預(yù)報(bào)模式從幾個(gè)小時(shí)縮短到生成單一維度數(shù)據(jù)僅需不到1秒,大大降低了所需算力資源,使得AI技術(shù)替代傳統(tǒng)模式降尺度已成為可能。

眼控科技在國(guó)際各大領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議上不斷取得傲人成績(jī),離不開眼控深厚的技術(shù)沉淀。眼控憑借創(chuàng)新的AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)氣象領(lǐng)域的深度賦能,不斷探索和突破氣象領(lǐng)域的核心痛點(diǎn)及難點(diǎn)。未來(lái),眼控科技將持續(xù)探索智慧氣象領(lǐng)域,依托堅(jiān)實(shí)的AI創(chuàng)新技術(shù),深度賦能社會(huì)各行業(yè),引領(lǐng)中國(guó)智慧氣象快速發(fā)展。

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