地球日是几天(地球日日期)
龙湖新闻讯（记者单俊哲）4月22日是“世界地球日”。当天，在南京信息工程大学剧场，几组年轻人轮流上台，介绍他们如何利用人工智能“计算地球”。由阿里巴巴达摩院、南京信息工程大学、国家气候中心联合举办的业界首届人工智能气候预测大赛决赛中，产生多项突破性成果，来自全球的13支队伍取得了比全球更好的成绩。《Nature》型号。表现，AI预测显示，未来两年全球气候稳定，出现厄尔尼诺等异常天气现象的概率较低，这意味着今年夏季长江流域发生洪涝灾害的概率较低。此外，今年全国将迎来暖冬。
阿里巴巴达摩院举办业界首届人工智能气候预测大赛
决赛的6支队伍从全球2849支参赛队伍中脱颖而出。13个团队开发的AI算法模型超过了《Nature》论文模型的39.2分，这意味着它比原始模型实现了更长的周期和更高的精度。厄尔尼诺现象预报结果。
AI+气候，能给地球测算出什么？
厄尔尼诺-拉尼娜现象是地球上最强烈、最重要的年际气候信号。它们的出现意味着海水冷热失衡，直接影响海洋和大气环流，导致各地出现洪水、干旱、高温、雪灾等极端事件。灾害的发生给人类造成重大损失。
因此，准确预测厄尔尼诺-拉尼娜现象已成为预防气候灾害的关键。过去学术界使用的地球动力学模型在预测厄尔尼诺等现象的时间上不够长，只能预测不到一年；它们在空间上也相对模糊，因此很难对这种现象的范围做出更准确的预测。近两年，行业开始逐渐从传统电力系统预测转向探索AI算法预测。
2019年，南京信息工程大学罗静嘉教授等人在发表于《Nature》的论文中提出了卷积神经网络（CNN）模型，将厄尔尼诺ENSO的预测时效从不到一年提升到一年半年时间，达到了80%的准确率10%左右；其Nino3.4指数半年以上预测优于国际最佳电力预测系统。
未来两年全球气候将怎样？他们来预测
本次人工智能气候预测大赛更进一步，探索厄尔尼诺现象的两年期际预测，探索新的人工智能算法。决赛上，六支入围队伍轮流上台，畅谈数据、模型、算法以及各种气象、人工智能的英文缩写，让外行人摸不着头脑，却让台下的学者学者们一头雾水。提问环节，专家们频频点头，互动热烈。同日，决赛结果揭晓。西安交通大学、南京信息工程大学、南京大学代表队获得前三名。
西安交通大学桑伟光领导的团队采用了一种新的分离时空提取模型，交替使用CNN和TCN方法提取时空特征，可以更有效地减少参数量和过分风险。配件。桑伟光告诉记者：“两年来预测ENSO是非常困难的，我们采用的新方法在不同数据集中都排在前三名，具有更好的鲁棒性。”
玩家介绍模型
南京信息工程大学计算机与软件学院参赛团队“AILab”采用“无监督时空预测模型”，有效提高数据利用率，将预测时间提高到2年。整体表现超过了《Nature》篇论文的模型。
玩家介绍模型
南京信息工程大学教授、博士生导师耿焕通高兴地表示，学生们通过参加本次比赛，学到了新的能力，尝试解决实际问题。“利用人工智能技术解决气候预测问题涉及到学科交叉，而这种交叉就是培养人才、培育创新的路径。”他希望同学们通过比赛审视自己，规划未来的学习和发展。
大赛优质模型将用于未来气象预警
据介绍，本次人工智能气候预测大赛的2849支队伍来自17所国外大学、75所国内大学、18家国内研究机构和43家企业。大赛高质量模型将被国家气候中心、国家海洋环境预报中心等机构用于为未来极端天气提供预警信息。
比赛结束后，在场的专家学者还就人工智能与大气科学的结合将如何造福人类和地球进行了深入讨论。
国家最高科学技术奖获得者、中国科学院院士曾庆存现场指出，人工智能与大气科学的结合潜力巨大。他希望未来的研究人员能够更好地将大气科学的规律和方法与人工智能结合起来，敢于服务世界，争做世界第一。创造最好的人工智能。
国家最高科学技术奖获得者、中国科学院院士曾庆存
中国科学院院士王惠军表示，近年来全球气候异常引发的灾害频发，需要科研人员从新技术、新角度寻求突破。人工智能正在给气象科学带来新的机遇，特别是在全球和区域气象数据的获取和使用以及极端气候和灾害的预测和预报方面。应用前景十分广阔。
国家海洋环境预报中心副主任凌铁军表示：“在海洋预报预报领域，还存在许多尚未完全解决的科学和理论问题，人工智能是解决这些问题的重要手段。问题。”
4月19日，世界气象组织（WMO）发布了第《2020年全球气候状况》号报告。报告记录了气候系统多项指标的变化，包括温室气体浓度、陆地和海洋温度上升、海平面上升、冰川融化和极端天气，并强调了这些变化对经济和社会发展、移民和流离失所的影响，食品安全及其对陆地和海洋生态系统的影响。
本次大赛主办方之一、阿里巴巴达摩院视觉智能实验室负责人徐迎辉介绍，本次大赛，达摩院为参赛选手准备了数据，并提供了相应的计算资源，希望能够带动高校和科研机构的工作共同突破全球科学难题。徐迎慧表示，未来希望能和更多有好奇心、有新鲜视角、有跨界背景的年轻人一起探索如何利用AI进行中长期天气甚至气候预测。