《Nature》雜誌最新正刊發布了一篇由華為盤古大模型研發團隊撰寫的研究成果：《三維神經網路用於精確中期全球天氣預報》。該成果成為近年來首篇以中國科技公司作為唯一署名單位的《Nature》正刊論文，並獲得了《Nature》審稿人的高度評價，這項技術的開放將對氣象預報模型的未來推動行業發展。
優於傳統氣象預報方法的AI模型
華為盤古大氣象模型是首個 AI 模型，其精確度超越傳統數值預報方法，速度相比傳統數值預報提高 10000 倍以上。該模型能提供全球氣象秒級預報，預報結果包括位勢、濕度、風速、溫度、海平面氣壓等，這些結果可直接應用於多個氣象研究細分場景。歐洲中期預報中心與中央氣象臺在實測中都證實了盤古模型的卓越性能。
颱風「瑪娃」的精準預測
在 2023 年 5 月的颱風「瑪娃」路徑預測中，華為盤古大氣象模型提前五天準確預報出其在台灣東部海域的轉向路徑，獲得中國中央氣象台的高度評價。最近結束的第 19 屆世界氣象大會上，歐洲中期預報中心也確認華為盤古大氣象模型在精確度上具有無法否認的優勢，展現出了可與數值模型相媲美的預報能力。
AI氣象預報模型的革新與最佳化
華為盤古大氣象模型研發團隊認為，AI 氣象預報模型的精度不足主要源於兩點：一是當前的 AI 氣象預報模型基於 2D 神經網路，無法有效處理不均勻的 3D 氣象數據；二是 AI 方法缺乏數學物理機理約束，因此在疊代的過程中會不斷積累疊代誤差。
為此，研發團隊創新地提出了適應地球坐標系統的三維神經網路（3D Earth-Specific Transformer）來處理複雜的不均勻 3D 氣象數據，並利用層次化時域聚合策略減少預報疊代次數，從而減少疊代誤差。透過在 43 年的全球天氣數據上訓練深度神經網路，盤古氣象大模型在精度和速度上超越傳統數值預測方法。
延伸AI在氣象領域的應用潛力
未來，華為雲將聯合全球氣象機構，進一步探索AI在氣象領域的應用潛力，為農林牧漁、航空航海等各行業提供支援。
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