4月7日，罗京佳教授团队与上海AI实验室等合作研发的全球天气中期预报AI大模型“风鸟”正式发布。基于多模态和多任务深度学习方法构建，AI大模型“风乌”首次实现在高分辨率上对核心大气变量进行超过10天的有效预报，并在80%的评估指标上超越此前全球公认最好的AI大模型——DeepMind发布的模型GraphCast。此外，“风乌”仅需30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果，在效率上大幅优于传统模型。
如何提高天气预报的时效和准确度，一直是业内的重点课题。随着近年来全球气候变化加剧，极端天气频发，各界对天气预报的时效和精度的期待更是与日俱增。在气象气候预报任务中，全球中期天气预报是最重要的预测任务之一，它以预测未来14天内的大气系统状态为目标，不仅是当前广泛使用的集成天气预测系统的基础，也是区域性数值天气预报系统的背景场和边界条件。
随着深度学习技术和框架的不断成熟，人工智能为地球科学等领域带来全新的研究思路。“风乌”提供了一个强大有效的全球中期天气预报的AI框架，其领先性体现在预报精度、预报时效和资源效率三方面。”
在预报精度方面，相比DeepMind的GraphCast，“风乌”的10天预报误差降低10.87%，而相比于传统的物理模型，其误差降低19.4%。在预报时效方面，根据国际常用的标准，z500 ACC大于0.6时气象预报结果具有可用性，可以较好地指导预报员判断未来气象发展形势。此前，全球范围内最好的物理模型HRES在此标准范围内，有效预报时长最大为8.5天，而“风乌”基于再分析数据达到了10.75天。在资源效率方面，现有物理模型往往运行在超级计算机上，而“风乌”AI大模型仅需单GPU便可运行，仅需30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果。
“尽管目前市面上有一些产品提供未来15天的气象预报服务，但是10天以上的预报性能还具有很大不确定性，无法达到有效预报的标准。”罗京佳介绍，实践证明，将观测与数值预报和人工智能相结合，可有效提升数值预报的准确性。“‘风乌’首次将全球气象预报的有效性提高到10.75天，具有很大的业务应用价值。”
据了解，“风乌”取名自秦汉时期的“相风铜乌”，是世界上最早的测风设备。天气预报大模型“风乌”不仅承载了中国古人的智慧，也寓意实验室致力于在以气象为代表的AI for Science领域勇于突破、不懈探索。未来，“风乌”AI气象大模型可与传统的物理模型形成互补，凭借其卓越的性能和精度，为生产生活提供更准确、更实用的天气预报信息，助力天气预报数字化，为农林牧渔、航空航海等各行业及公共安全保障提供有力的支持。
运用“风乌”大模型，全球气象有效预报时间首次突破10天
“风乌”多模态网络结构（不同的模态通过不同的编码解码器处理，多模态特征通过跨模态融合模块进行融合）
对不同大气变量的预测结果（ACC是用于衡量预测结果有效性的指标，数值越高，预测结果越有效（红线代表“风乌”，黑线代表GraphCast））
