阿里达摩院发布八观气象大模型:重点指标预测效果超过传统天气预报

内容摘要快科技11月6日消息,阿里巴巴达摩院今日在北京召开决策智能产品发布会,正式发布了八观气象大模型。该模型在全球气象模型基础上融入区域多源数据,实现了空间和时间精度的显著提升,最高可达1公里 1公里 1小时。这一创新工具有效提升了对温度、辐照、

快科技11月6日消息,阿里巴巴达摩院今日在北京召开决策智能产品发布会,正式发布了八观气象大模型。

该模型在全球气象模型基础上融入区域多源数据,实现了空间和时间精度的显著提升,最高可达1公里 1公里 1小时。

这一创新工具有效提升了对温度、辐照、风速等关键气象指标的预测性能,成功应用于新能源比例较高的新型电力系统中,使新能源发电功率和电力负荷预测准确率分别达到了96%和98%以上。

八观气象大模型采用预训练和孪生MAE(掩蔽自编码器)结构,提供了更优的初始化参数,学习隐藏在高波动的天气数据下的鲁棒特征表示,实现对天气的精准把握。

实际数据显示,该模型在区域辐照度、风速、云量及气温等方面的预测精度,较传统天气预报分别提高了40%、27%、24%和11.8%。

未来,八观气象大模型将继续优化,尤其在云量和降水等关键气象指标的预测上实现进一步提升,助力航空预警、农业生产、体育赛事等更多场景的决策支持。

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