气象学家公众号强力安利免费无套路的
Workshop,
大家暑期里有时间的,可以学习一下国内前沿气象AI大模型(盘古、伏羲、风乌气象等),主流趋势,势不可挡,技术更迭速度在AI加持下越来越快了。下图是
广东省局发布的人工智能预报员项目需求
。打败“魔法”,就得熟练使用“魔法”,AI“
魔法
”免费学习,没任何套路,快来
Workshop学习
吧!
本次 Workshop:
动手
实践盘古、伏羲、风乌气象 AI 大模型 | 台风路径预报
由
和鲸社区
发起举办,
面向所有人免费开放
。
Workshop 全程提供免费基础算力和上手即用的数据分析工具,欢迎所有大气科学领域人才和对气象 AI 感兴趣的学生、科研工作者前来参与和交流。
在气象 AI 大模型不断涌现、百花齐放的时代,深入学习气象 AI 大模型的原理和应用具有重要意义。不同于现代数值天气预报(Numerical Weather Prediction, NWP),气象 AI 大模型以数据驱动为出发点,深度挖掘多变量气象要素时空变化特征,实现未来中短期的天气预测。因此,气象 AI 大模型降低了天气预报的门槛,同时节省了传统 NWP 天气预测模型所需计算资源。但是,作为天气预报的新势力,气象 AI 大模型是否存在短板、预报能力如何是大家最为关心的问题。在极端天气预测上,尤其是在极端高温、强对流天气、台风活动下,气象 AI 大模型表现如何,仍有待更多案例进行验证。
本次 Workshop 活动会为你揭开气象 AI 大模型的神秘面纱。你将动手实践盘古、伏羲、风乌 3 个气象 AI 大模型,并针对 2305 号台风杜苏芮的预报结果进行检验评价。
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了解现有的气象 AI 大模型(技术路线和主要特点)
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完成气象大模型的本地部署,动手实践盘古、伏羲、风乌气象 AI 大模型
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对不同气象 AI 大模型的台风预报结果进行检验评估
lqy,华东师范大学气象学硕士、和鲸社区气象数据科学频道版主。
从事台风特征分析与数值模拟研究,熟练掌握 WRF 后处理技能 ,热爱分享编程学(踩)习(坑)经验,曾荣获研究生国家奖学金、第 17 届研究生数学建模竞赛一等奖、第二届人工智能天气预报创新大赛三等奖,在《Advances in Atmospheric Sciences》《气候与环境研究》《大气科学学报》等期刊发表研究成果。
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6 月 26 日 开始:查看教案,在线运行调试
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7 月 20 日 12:00 前:完成作业、提交
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7 月下旬(日期待定):参与线上讲解汇报交流会
< 教案预览 figure.1:数据驱动下的天气预报 >
< 教案预览 figure.2:“风乌GHR”采用原创的AI新算法 >
2. 实战:用气象AI 大模型预报天气
2.1 盘古气象 AI 大模型
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模型的时空分辨率、输入变量、格式要求
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模型推理结果可视化——气温、降雨和风场
< 教案预览 figure.3:盘古气象 AI 大模型实战 >
2.2 伏羲气象 AI 大模型
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模型的时空分辨率、输入变量、格式要求
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模型推理结果可视化——气温、降雨和风场
< 教案预览 figure.4:伏羲气象 AI 大模型实战 >
2.3 风乌气象 AI 大模型
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模型的时空分辨率、输入变量、格式要求
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模型推理结果可视化——气温、风场
< 教案预览 figure.5:风乌气象 AI 大模型实战 >
作业题:气象 AI 大模型对台风预报结果检验评估
以 2305 号台风杜苏芮为例,使用盘古、伏羲、风乌 3 个气象 AI 大模型,基于模型输入数据完成推理,采用均方根误差(RMSE)作为检验指标,并绘制不同预报时效下的台风路径预报误差图、台风强度预报误差图。
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活动页面(需复制至电脑端打开)
https://www.heywhale.com/u/MeteoAI