20秒完成15天预报，欧洲科研团队提出高分辨率区域海洋预报模型SeaCast
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内容提要
芬兰和意大利的研究团队开发了基于图神经网络的SeaCast模型，能够快速进行高分辨率海洋预报，显著提高计算效率和预报准确性，优于传统的MedFS模型。该模型通过历史数据训练，满足区域海洋预报需求，推动了人工智能在海洋预报中的应用。
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关键要点
- 芬兰和意大利的研究团队开发了SeaCast模型，基于图神经网络，能够快速进行高分辨率海洋预报。
- SeaCast模型显著提高了计算效率和预报准确性，优于传统的MedFS模型。
- 海洋预报系统在航运安全、水产养殖管理等领域发挥重要作用，但传统模型计算成本高。
- SeaCast模型通过历史数据训练，满足区域海洋预报需求，推动人工智能在海洋预报中的应用。
- 模型在单块GPU上仅需20秒完成15天预报，远快于MedFS的70分钟。
- 研究团队构建的数据集涵盖海洋状态、大气强迫、侧向边界强迫及卫星观测数据。
- SeaCast模型采用编码-处理-解码架构，能够有效捕捉海洋的短距离与长距离相互作用。
- 模型的预报技巧优于MedFS，尤其在高温极端事件识别方面表现突出。
- 全球学术界与企业界正在推动人工智能与海洋预报技术的融合创新，重塑技术版图。
- 未来海洋预报技术有望在精度、时效与可解释性之间达成新的平衡。
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