湖南省气象信息中心：部署运行省人工智能气象应用支撑平台

以下报道来源于湖南省气象信息中心：

为提高全省人工智能气象应用能力，省气象信息中心围绕人工智能“算力、算法、数据”三大要素，在国家气象信息中心指导下，部署运行湖南人工智能气象应用支撑平台，为全省人工智能气象应用提供支撑。目前，已有常德、娄底、怀化、长沙等市州开展了基于深度学习的智能网格预报试验，省气象信息中心开展了人工智能在数据质量控制、偏差订正、超分处理、目标检测等方面训练试验。

统筹融合新旧智能算力资源，建设了 DCU+CPU 异构计算基础设施群，单精度算力达 1050TFlops，基本满足了数据处理与模型运算需求。集成 Tensorflow、Pytorch、Keras 等人工智能训练框架和智能降水估测（RRED-Net）、降水短临预报（MotionRNN）等常用气象应用算法，提供了数据管理、项目管理、算法开发、模型训练、模型部署及应用服务等全链条功能，促进了算法的共创集成与全局资源共享。引进与研制了一批人工智能训练数据集，引进国家气象信息中心湖南 2016 至 2018 年的雷暴大风与短时强降水识别的 AI 应用训练数据集，总数据量 170GB。自主研发湖南省 2022-2023 年可直接用于机器学习建模训练的地面资料和实况格点数据集，总数据量 140GB。

湖南人工智能气象应用支撑平台自 2023 年 12 月试用以来，先后在湖南分院客观预报（人工智能）专题培训班进行培训讲解和应用演示，并在湖南智能预报客观竞赛中得到重要应用。目前，已有长沙“基于 CNN 的长沙地区强天气识别模型”，常德“基于深度学习的强对流初生短临预报模型”，怀化“基于随机森林的暴大风/短时强降水预报模型”，娄底“基于机器学习强对流天气分类预报模型”，以及省气象信息中心“Corrformer 站点客观预报订正模型”、“基于 SWIN-transformer 的云图超分处理算法”、 “基于图神经网络的 PM2.5 时空预测模型”等气象预报模型在 DCU+CPU 异构算力环境下的适配成功，模型已全部通过在平台中的运行。湖南省人工智能气象应用支持平台的部署应用，标志着湖南省在科技创新和气象服务领域迈出了重要步伐。该平台的上线试运行，未来将在提升气象预测的准确性、加强灾害预警和应对能力等方面贡献显著成效。

原文链接：http://hn.cma.gov.cn/xwzx/qxyw/202404/t20240422_6215626.html

作者: 黄群富 吕冠儒 编辑：孙姣 审核：罗林艳