アリババD完 Academyは、AIベースの天気予報モデルであるBaguanを発表

ジャカルタ-アリババグループの研究開発機関であるアリババDAMアカデミーは本日、人工知能(AI)に裏打ちされた天気予報モデルであるバグアンの正式な立ち上げを発表しました。

既存の機械学習技術により、Baguanは今後1時間から10日間の天気予報の精度を提供し、毎時更新されます。

アリババD完 Academyの意思決定インテリジェンスラボのディレクターであるWotao Yin氏は、バグアンは気候学の知識、電力負荷の推定値、再生可能エネルギーの推定値、自然災害防止に関連するアプリケーションに最適であると述べた。

「この高度な技術は、気候科学の向上に役立つだけでなく、再生可能エネルギーや農業などのさまざまな分野での持続可能な慣行にも利益をもたらします」とWotao氏は述べています。

Baguanの技術的基盤は、Siamese Masked Autoencoders(SiamMAE)構造と以前に訓練されたKuat方法論の革新的な使用です。この革新により、モデルは複雑な大気データから得られた複雑なパターンを発見することができます。

Baguanは、1979年から現在まで、欧州中距離気象予測センター(ECMWF)の地球規模の気象大気分析であるERA5を利用して、基本的な天気予報モデルを構築しました。

バグアンは、特定の地域の地域の気温、放射線、風速などの主要な地域気象指標で強化されます。このグローバル・リージョナル・モデリング・アプローチは、予測の精度を向上させるだけでなく、その洞察力を既存の地域の状況に適応させる。

「数学的モデリング、タイムシリーズ予測、説明可能なAIに関する長年の研究経験があり、高精度の地域天気予報モデルを構築するのに役立ちました」とYin氏は述べています。

アリババD完アカデミーはまた、雲量、極端な風速、降雨などの主要な気象指標のパフォーマンスを向上させ続け、さまざまな気候シナリオ分析のための新しい技術を開発することを約束しました。