The rapid advancement of artificial intelligence technologies, particularly in recent years, has led to the emergence of several large parameter artificial intelligence weather forecast models. These models represent a significant breakthrough, overcoming the limitations of traditional numerical weather prediction models and indicating a potential second revolution for weather forecast. This study explores the evolution of these advanced artificial intelligence forecast models, and based on the identified commonalities, proposes the "Three Large Rules" for their development. We discuss the potential of artificial intelligence in revolutionizing numerical weather prediction, briefly outlining the underlying reasons for this potential. Additionally, we explore key areas for future development prospects for large artificial intelligence weather forecast models, integrating the entire numerical prediction process. Through an example that combines a large artificial intelligence model with ocean wave forecasting, we illustrate how forecasters can adapt and leverage the advanced artificial intelligence model. While acknowledging the high accuracy, computational efficiency, and ease of deployment of large artificial intelligence forecast models, we emphasize the irreplaceable values of traditional numerical forecasts. We believe that the optimal future of weather forecasting lies in achieving a seamless integration of artificial intelligence and traditional numerical models. Such a synthesis is anticipated to offer a more comprehensive and reliable approach for future weather forecasting.


翻译:近年来,人工智能技术的快速发展,特别是大规模参数人工智能天气预报模型的涌现,标志着重大突破。这些模型克服了传统数值天气预报模型的局限性,预示着天气预报领域可能迎来第二次革命。本研究探讨了这些先进人工智能预测模型的演变过程,并基于其共性提出了“三大定律”的发展框架。我们阐述了人工智能在革新数值天气预报方面的潜力,简要剖析了其根本原因。同时,结合完整的数值预测流程,探讨了大型人工智能天气预报模型未来发展的关键领域。通过一个将大型人工智能模型与海浪预报相结合的实例,展示了预报员如何适应并利用先进的人工智能模型。尽管大型人工智能预测模型具有高精度、高计算效率和易于部署的优势,但我们仍强调传统数值预报不可替代的价值。我们认为,气象预报的最佳前景在于实现人工智能与传统数值模型的深度融合。这种融合有望为未来的天气预报提供更全面、更可靠的方法。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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