计算效率提升3000倍！崂山实验室等提出海洋环境智能预报大模型「问海」，性能优于数值海洋预报
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内容提要
中尺度涡旋是海洋动能的主要载体，影响海水流速、温度和盐度。吴立新院士团队研发的「问海」大模型，结合物理海洋学与人工智能，显著提升了海洋环境预报的准确性和效率，优于传统数值模型。
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关键要点
- 中尺度涡旋是海洋动能的主要载体，影响海水流速、温度和盐度。
- 准确预测中尺度涡旋对海洋活动和天气预报至关重要。
- 传统数值模型在预测中尺度涡旋时计算资源消耗巨大。
- 人工智能为海洋环境预报提供了新的方法，但现有模型存在不足。
- 吴立新院士团队研发的「问海」大模型结合物理海洋学与人工智能，提升了预报准确性和效率。
- 「问海」大模型的预报性能优于传统数值预报系统，计算效率提升了3000倍。
- 研究使用的海洋和大气再分析数据来自多个国际机构。
- 「问海」大模型通过嵌入块体公式和优化神经网络设计，克服了现有AI模型的不足。
- 研究采用了面向高分辨率预报系统的评估方案，确保公平比较。
- 「问海」大模型在2024年4月至11月的预报结果显示其性能优于GLO12v4数值预报系统。
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延伸问答
什么是中尺度涡旋，它对海洋环境有什么影响？
中尺度涡旋是海洋动能的主要载体，影响海水流速、温度和盐度，并对大气过程产生重要影响。
传统数值模型在海洋预报中存在哪些不足？
传统数值模型在预测中尺度涡旋时计算资源消耗巨大，且对海气相互作用表征不充分，预报结果模糊化。
「问海」大模型是如何提升海洋环境预报的准确性和效率的？
「问海」大模型结合物理海洋学与人工智能，通过优化神经网络设计和嵌入块体公式，显著提升了预报准确性和效率。
「问海」大模型的计算效率提升了多少？
「问海」大模型的计算效率提升了3000倍。
「问海」大模型的预报性能与传统数值预报系统相比如何？
「问海」大模型的预报性能优于传统的GLO12v4数值预报系统。
研究中使用了哪些数据来训练和评估「问海」大模型？
研究使用了海洋和大气再分析数据，包括GLORYS全球海洋再分析数据和ERA5全球大气再分析数据。
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