初创基于对比进修的人工智能模子 预告全球性台

发布时间:2025-04-19 07:23

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  台风快速加强定义为24小时内最大持续风速添加跨越13米/秒,是台风突变致灾的次要缘由。然而,因为快速加强事务仅占所有台风事务的5%,且受复杂的物理机制影响,保守的数值和统计模子的预告精确率仅为50%。现有深度进修模子虽将预告精确率提拔至82%,但误报率仍高达27%。研究团队针对这一挑和使用对比进修手艺冲破数据不均衡瓶颈,并融合三维大气海洋数据、卫星红外影像及台风汗青消息,实现台风空间布局取动力—热力特征的协同解析,从而显著提拔预告精度。

  海洋研究所李晓峰团队正在《美国国度科学院院刊》颁发冲破性研究。该研究针对全球性的台风快速加强预告难题,初创基于对比进修的人工智能模子,相较于保守营业化预告方式,将快速加强事务的预告精确率从50%显著提拔至92。3%,提拔约2倍;取现有最优深度进修模子比拟,误报率由27%大幅降至8。9%,为全球台风灾祸预警供给了性手艺方案。

  此外,研究团队还对误报案例进行了深切阐发,发觉低强度台风及特定前提可能导致误报。将来,连系专家经验辅帮批改,无望进一步提拔预告精度,为台风灾祸预警供给愈加精准靠得住的手艺支撑。

  论文第一做者为中国科学院海洋研究所王充帮理研究员,通信做者为李晓峰研究员,合做做者为杨楠帮理研究员。该研究获得了国度天然科学基金立异群体项目、国度天然科学基金项目、中国科学院计谋先导专项等结合赞帮。

  对比进修模子布局图。正在操做时,将每个未知台风样本(输入Input-A)取10个已知的快速加强台风样本(输入Input-B)进行比力,若是跨越5个成果预告其为快速加强台风。

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