ビットスターズ出金時間 (約 25 km*25 km)，従来の数値予測と比較して

Shuhui Spacetime、超高空間および時間分解能のビットスターズ出金時間 AI モデル「Microwave Sky Measurement」を発表

最近，昨年 5 月に初の汎天然資源産業マルチモーダル基本大規模モデル「万里の長城」がリリースされて以来，Shuhui Spacetime は、超高空間および時間分解能のビットスターズ出金時間 AI モデル「Microwave Sky Measurement」を開始しました，強力なコンピューティング能力とインテリジェントなアルゴリズムに基づく，地球規模の中長期天気予報機能だけではありません，これも高度な超解像度テクノロジーに基づいています，中国地域の更新は最大 6 分の時間解像度に達する可能性があります、1 km の空間解像度でのビットスターズ出金時間データ予測，そして予測精度も、適時性と安定性の点で優れたパフォーマンス，洗練された予報と微ビットスターズ出金時間学に対するさまざまな業界のニーズをより適切に満たすことができます。

従来の数値ビットスターズ出金時間モデルの限界

現在，複雑なビットスターズ出金時間プロセスへの対処，過去数十年間、世界中で主流の予測方法は「数値天気予報」を利用したものでした，主な原理は、ビットスターズ出金時間変化を一連の偏微分方程式として記述することです，科学者によって長期間にわたって開発された一連の複雑な数学的物理モデルとコンピューターシミュレーションを使用して、将来のビットスターズ出金時間条件の変化を予測します。ただし，これらの複雑な方程式を解くのは通常時間がかかります，ビジネスで数値天気予報モデルを実行する場合、予測結果をタイムリーに生成するには高性能で大規模な CPU クラスターが必要です，一部のシミュレーションでは、完了するまでに何千ものノードを数時間実行する必要があります。同時に，これらの数値モデルには、さまざまな物理プロセスのパラメータ化が含まれることがよくあります，放射伝達など、雲の物理学、表面処理など，さまざまな仮定や単純化により、近似誤差が必然的に発生します。
さらに，高解像度の地域降水量ビットスターズ出金時間を実現するには，従来の数値ビットスターズ出金時間手法は通常、全球ビットスターズ出金時間モデルによって取得されたビットスターズ出金時間データを（超解像度と同様に）ダウンスケールして、空間と時間における高解像度の降水量ビットスターズ出金時間結果を取得します。この方法にはより多くのコンピューティングリソースが必要です、推理速度が遅い以外，別の避けられない問題があります: リージョンモードの起動には内部計算のバランスをとる必要があります (つまり、スピンアップ)，そしてクラウドも 0 から統合を開始します，一般的な地域の天気予報モデルでは、平衡プロセスが完了するまでに 3 ～ 6 時間かかると一般に考えられています，これにより、この期間の降水量も信頼できなくなります。
データ駆動型の AI ビットスターズ出金時間テクノロジーが破壊的な変化をもたらす，ビットスターズ出金時間速度が大幅に向上しました

近年，AI 予測テクノロジーの台頭は、天気予報の分野に破壊的な変化をもたらしました，新たな可能性を与える。大規模デジタル時空ビットスターズ出金時間 AI モデル「Weilan Measuring the Sky」もこの傾向に沿っています，人工知能テクノロジーを積極的に統合する，従来の数値予測手法から深層学習の分野への飛躍を達成。「Microwave Sky Survey」の大規模モデルは、20 年間の ERA5 世界規模の再分析データに基づいています，温度を含む広範な範囲をカバー、湿度、可能性、子午線の風、帯状風を含む 5 つの重要なビットスターズ出金時間要素，垂直方向の高さで 9 つの異なる気圧層にまたがる，地球表面の海面気圧もカバーします、地上付近の温度、風力場や降水量などの多くの要素，大量の過去のビットスターズ出金時間データに基づいてトレーニングされた。同時に，3 次元 Swin-Unet ネットワークアーキテクチャと複数段階の損失微調整戦略を導入，予測の累積誤差を大幅に削減。

最新のビットスターズ出金時間データを取得したとき，このモデルは、履歴データから学んだ知識を迅速に適用して効率的な予測を行うことができます。このプロセスは比較的計算量が多い，通常の GPU (グラフィックスコンピューティングユニット) 構成でも，世界的なカバレッジを完了するには数分しかかかりません、解像度は 0.25 緯度と経度の 7 日間の天気予報 (約 25 km*25 km)，従来の数値予測と比較して、予測速度が大幅に向上しました。

"現在市販されているいくつかの大型ビットスターズ出金時間モデルとの比較，Shuhui Spacetime「Weilan Sky Survey」の大規模ビットスターズ出金時間 AI モデルは、多くの面で優れたパフォーマンスを示します。地球規模の中長期降雨予測機能だけではありません，中国の予測結果も 6 分にアップグレードします、1 km の超高空間および時間解像度，空間解像度は他のモデルより 25 倍以上高い。同時に，推論速度も優れています，短期降水量予測を例に挙げます，「Wei Lan Meitian」の大型モデルは、単一の A10 ビデオメモリ 22G 構成です，今後 3 時間の全国降水量を安定して迅速に予測できます，更新頻度は 6 分ごと，全国的な降水量を生成するのにかかる時間はわずか 30 秒。」デジタル時空ビットスターズ出金時間AIモデルの大型モデル担当者はこう言った。
複数のシーンカット，大規模ビットスターズ出金時間アプリケーションの実装と反復アップグレードを継続的に推進する
現在，デジタル時空「マイクロ波空測定」ビットスターズ出金時間AI大型モデルが農業から生み出される、農業保険や危機管理などの複数のアプリケーションシナリオから始める，大規模モデルの展開と適用、およびさらなる反復アップグレードを実行する。

農業生産分野における作物の成長期間と成長予測を例に挙げます，システムは入力されたリモートセンシング画像に基づいています，解釈マルチモーダル大規模モデルを使用して、地域内の作物パッチ分布を自動的に特定して抽出，そしてNDVIを計算します、LAI およびその他のインデックス属性。商品タグに基づくプッシュデータサービス，ローカルの知識ベースと組み合わせる，包括的な作物タグ、画像時間、生物季節、植生指数とその他の情報，有効積算温度を取得するための分析用のビットスターズ出金時間データを選択、累積降水量などの重要な要素，その後の期間の温度を重ね合わせます、降水量予測データ，作物の成長と発育状況を日数という時間軸で分析，主要なビットスターズ出金時間要因と作物の生育との相関関係を探る，植物の成長と発達の予測モデルの構築，成長段階を決定し、作物の成長を評価する。ビットスターズ出金時間の影響を受けやすい作物の成長期向け，ビットスターズ出金時間データと組み合わせて高温/低温をインテリジェントに提供、すごい風、大雨、霜およびその他の早期警告信号，事前の対応にご協力ください，収量損失を削減。作物が成熟に近づいたとき，短期的なビットスターズ出金時間予報と組み合わせることで、農家に適切な収穫時期を推奨できます。さらに，ビットスターズ出金時間モデルは農業保険にも適用可能、害虫と病気の警告、森林草原火災の監視、環境保護、緊急災害管理およびその他のシナリオ。

同時に，短期降水量ビットスターズ出金時間の大規模モデルは都市部の浸水に適用可能、地滑り、今後の旅行の提案とその他のシナリオ。地滑りを例に挙げます，今後 3 時間の降水量積は、衛星リモートセンシング観測データに基づく目標の解釈積と結合されます，地滑りが起こりやすい場所を特定，災害前警報を達成、災害監視、災害後の評価と一連の防災・減災活動。

将来の展望: 洗練されたビットスターズ出金時間サービスが数千の業界に力を与える

Shuhui 時空「マイクロ波空測定」大型ビットスターズ出金時間 AI モデルは、現代のビットスターズ出金時間技術の最前線をたどります，優れた性能と幅広い用途，前例のない高精度の微小ビットスターズ出金時間サービスをユーザーに提供することに尽力します。未来，深層学習テクノロジーの継続的な革新と進歩により，そして世界中の歴史的なビットスターズ出金時間データの継続的な蓄積と充実，「マイクロ波空測定」大型モデルが新たな開発の機会をもたらす。複雑で変わりやすいビットスターズ出金時間現象をより正確に捉えて予測できるようになります，予測の精度と適時性をさらに向上。同時に，モデルはユーザーの特定のニーズに合わせて調整することもできます，パーソナライズされたカスタマイズされたビットスターズ出金時間サービスを提供，農業に従事する見込み、交通機関、エネルギーとその他の分野は重要な役割を果たします，さまざまな業界や分野の正確なビットスターズ出金時間ニーズに対応，複雑で変化するビットスターズ出金時間環境において、ユーザーがより多くの情報に基づいた意思決定を行えるよう支援，こうして生産効率が向上、リスクを軽減，持続可能な発展を達成する。