以數值預報技術為主的天氣預報由于存在大氣運動規律認識和表達、觀測資料同化應用、 模式物理參數化等方面的不足，導致誤差。人工智能技術基于大數據學習的優勢為天氣預報的改 進和技術革命提供了新的可能。從人工智能的發展背景、人工智能技術在天氣預報中的應用現狀 以及未來的發展趨勢等方面進行了重點闡述，提出了人工智能技術與數值預報相融合的天氣預報 技術發展思路。特別指出，未來的天氣預報人工智能算法需要著眼于導致預報不確定性的非線 性、混沌性的大氣運動特點，不僅要完善基于數據驅動的輸入—輸出映射的框架，更要從數學與物 理學的本質出發，實現數學、物理的混合建模，在實現人工智能理論突破的同時，推動天氣預報瓶 頸問題的解決。
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摘要: 建模方法的可解釋性指其以可理解的方式表達實際系統行為的能力. 隨著實踐中對可靠性需求的不斷提高, 建立出可靠且可解釋的模型以增強人對實際系統的認知成為了建模的重要目標. 基于規則的建模方法可更直觀地描述系統機理, 并能有效融合定量信息和定性知識實現不確定信息的靈活處理, 具有較強的建模性能. 本文從基于規則的建模方法出發, 圍繞知識庫、推理機和模型優化梳理了其在可解釋性方面的研究, 最后進行了簡要的評述和展望.
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工業人工智能
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本文結合工業自動化和信息技術在工業革命中的作用以及制造與生產全流程決策、控制以及運行管理的現狀和智 能化發展方向的分析, 提出了發展工業人工智能的必要性. 通過對人工智能技術的涵義、發展簡史和發展方向的分析以及自 動化與人工智能研究與應用的核心目標、實現方式、研究對象與研究方法等方面的對比分析, 提出了工業人工智能技術的涵 義. 通過對工業人工智能和工業自動化的研究對象與研究目標對比分析, 提出了工業人工智能的研究方向和研究思路與方法。
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題目
使用深度學習改進天氣預報的進展和挑戰，60頁ppt，Progress and challenges for the use of deep learning to improve weather forecasts，Peter Dueben
關鍵字
深度學習，預測，天氣預報，人工智能
簡介
天氣預報中機器學習的未來前景
- 在質量控制和自動報警系統中使用案例 氣象數據監視，模型和數據同化系統，觀測數據的實時質量控制，解釋異常并提供指導 質量分配和決策
- 在數據同化和觀察中使用案例 導出有關控制微分方程，非線性偏差校正，偏差預測變量，運算符，定義光學的信息 水氣溶膠和氣溶膠的特性
- 在數值建模中使用案例 模擬模型組件，開發改進的參數化方案，提供更好的誤差模型，學習模型的基本方程 運動，從機器學習模擬器生成正切線性或伴隨代碼）
- 在后處理和產品生成中使用案例 預測產品的實時調整，特征檢測，不確定性量化，季節性預測的誤差校正， 低復雜度模型的開發，大量商機
- 在HPC基礎架構和數據處理中的用例 數據的不同使用，數據挖掘和數據融合； 更多/更大的數據請求； 需要使用深度學習硬件； 內的用戶產品預測模型
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- 在HPC基礎架構和數據處理中的用例 數據的不同使用，數據挖掘和數據融合；更多/更大的數據請求；需要使用深度學習硬件；內的用戶產品預測模型
作者
Peter Dueben ，歐洲中距離天氣預報中心（ECMWF）皇家學會大學研究員
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該白皮書對大數據與實體經濟融合發展情況進行了全景展現，報告顯示我國大數據融合發展已具備技術、產業、應用和政策基礎，大數據在制造業、農業、服務業等實體經濟各領域應用不斷深入，給經濟社會帶來的益處和價值日益顯現。此外，白皮書還對大數據與實體經濟融合發展機遇與挑戰進行了深入分析，對推動我國大數據與實體經濟融合創新發展提出了政策建議。
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中國信通院以2019版白皮書為載體，系統探討AI在手機上的技術融合與實際應用情況，對產業鏈的影響，面臨的問題挑戰，相應解決方案以及對未來發展趨勢的展望，向產業界分享已知，共同推動我國人工智能和手機融合技術產業邁向新高度。
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