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365央廣網(wǎng)南京4月23日消息 4月22日，由南京信息工程大學、國家氣候中心、阿里達摩院等聯(lián)合舉辦AI氣候預測大賽。主辦方介紹，該次大賽產(chǎn)出多個突破性成果，來自全球13支隊伍取得比《Nature》模型更優(yōu)的性能，AI預測顯示，未來2年全球氣候平穩(wěn)，厄爾尼諾等反常氣候現(xiàn)象出現(xiàn)概率較低，這意味著，根據(jù)模型預測，今年夏季長江流域出現(xiàn)洪澇災害幾率較低，此外，今年全國可能還將迎來一個暖冬。
厄爾尼諾-拉尼娜現(xiàn)象是地球上最強、最顯著的年際氣候信號，經(jīng)常導致洪澇、干旱、高溫、雪災等極端災害的發(fā)生，準確預測成為防范的關鍵。過去兩年，業(yè)界開始從傳統(tǒng)動力系統(tǒng)預測逐步轉向探索AI算法預測。2019年，南京信息工程大學羅京佳教授等發(fā)布在《Nature》的論文提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）模型，將厄爾尼諾 ENSO的預測時效從不到一年提前到一年半，并取得80%左右的準確率；其對半年以上的Nino3.4指數(shù)預測，比國際最優(yōu)秀的動力預測系統(tǒng)更好。
本次AI氣候預測大賽再進一步，探索對厄爾尼諾現(xiàn)象進行長達2年的年際預測，挖掘AI新算法。大賽共吸引到海內(nèi)外2849支隊伍參賽，其中13支隊伍研發(fā)的AI算法模型成績超越了《Nature》論文模型的39.2分，意味著比原模型取得更長周期、精準度更高的厄爾尼諾預測結果。
西安交通大學桑維光帶領的隊伍奪冠。他們采用了一種全新的分離時空提取模型，交替使用CNN和TCN方法提取時空特征，更有效地降低參數(shù)量和過擬合風險。桑維光告訴記者：“要對ENSO進行2年的預測難度很大。我們采取的新方法，在不同數(shù)據(jù)集表現(xiàn)都位列前三，魯棒性更好。”
參賽團隊研發(fā)的AI也對未來兩年全球氣候進行了預測。結果顯示，未來2年NINO 3.4指數(shù)波動小（未出現(xiàn)連續(xù)5個月以上超出閾值0.5℃的情況），因此大概率不會出現(xiàn)厄爾尼諾和拉尼娜現(xiàn)象，全球或將迎來難得的2年氣候平穩(wěn)期，這也預示著今年夏季長江流域出現(xiàn)洪澇災害幾率低，全國還將迎來一個暖冬。
國家最高科學技術獎獲得者、中科院院士曾慶存現(xiàn)場指出，人工智能與大氣科學的結合大有可為，希望未來研究人員能把大氣科學規(guī)律和方法更好地與AI結合，要敢于為世人、為世界之先，創(chuàng)造出最好的人工智能。
中科院院士王會軍表示，近年因全球氣候異常帶來的災害頻發(fā)，要求科研人員必須從新技術、新角度尋求突破。人工智能正給氣象科學帶來新機遇，特別是在對全球和區(qū)域氣象數(shù)據(jù)的獲取和使用、極端氣候和災害的預測預報兩方面，應用前景非常廣闊。
國家海洋環(huán)境預報中心副主任凌鐵軍表示：“在海洋預報與預測領域，仍然有很多科學與理論問題尚未完全解決，AI正是解決這些問題的重要手段。”據(jù)介紹，大賽涌現(xiàn)的AI新算法，將用于國家氣候中心、國家海洋環(huán)境預報中心等機構，為未來極端天氣提供預警信息。
世界氣象組織（WMO）秘書長佩蒂瑞·塔拉斯祝賀大賽的舉辦，他表示，人工智能已成為地球預警系統(tǒng)和多災害預警服務的基本方法，其創(chuàng)新及應用是WMO及成員實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標、解決未來科學問題的最重要領域之一。
2020年杭州云棲大會上，阿里達摩院發(fā)布天、空、地多源數(shù)據(jù)精準分析平臺AI Earth，該平臺可實現(xiàn)短臨天氣預測能力，預測3小時內(nèi)1公里網(wǎng)格空間的降水信息。達摩院視覺智能實驗室負責人徐盈輝表示，未來將進一步利用AI技術探索中長期氣象預報。
