Xitoy tayfunlarni tahlil qilish va kuchli boʻronlar haqida ogohlantirish uchun Fenyun sunʼiy intellektiga asoslangan dastlabki modellarini chiqardi
Batafsil
Pandaily
pandaily.com

Xitoy tayfunlarni tahlil qilish va kuchli boʻronlar haqida ogohlantirish uchun Fenyun sunʼiy intellektiga asoslangan dastlabki modellarini chiqardi

Xitoy Fenyun sunʼi quyoshining meteorologik maʼlumotlari asosida ishlab chiqilgan ekstremal ob-havo hodisalarini bashorat qilish uchun birinchi sunʼiy intellekt modellari partiyasini taqdim etdi. CCTV News xabariga koʻra, taqdimot 2026 yilgi Fenyun sunʼi foydalanuvchilar konferensiyasi doirasida oʻtkazildi. Ushbu chiqarishning maqsadi Fenyun sunʼi yordamida joriy ob-havo holatini tasvirlashdan kelajakdagi ob-havo sharoitlarini bashorat qilishga oʻtishdir.

Birinchi model tayfun bulutlari tasvirini talqin qilish uchun moʻljallangan. U Fenyun bulutlari koʻp kanalli tasvirlarini boshqa sunʼi mahsulotlari bilan birlashtirib, tayfunning joylashuvi, tuzilishi, intensivligi va ehtimoliy evolyutsiyasini avtomatik aniqlaydi, soʻngra matnli talqinni yaratadi. Model tayfunlarning yetti taʼrifiy xususiyatini qamrab oladi va real vaqt rejimida 20 dan ortiq sunʼi kuzatuv mahsulotlaridan foydalanadi. Talqin har 15 daqiqada amalga oshiriladi va atigi 27 soniya davom etadi.

Misol sifatida ishlab chiquvchilar joriy yilda yuz bergan Surigae tayfunini ishlatdilar. Boʻron avtomatik aniqlangandan soʻng, model uning intensivligi, shamol radiusi va yogʻingarchilik xususiyatlari boʻyicha kompleks tahlilni taqdim etdi, bu monitoring va bashoratni qoʻllab-quvvatlash uchun xizmat qildi. Avval shu kabi ishlar meteorologlar tomonidan sunʼi suratlarini qoʻlda tahlil qilishni talab qilganligi sababli, birinchi bosqichni avtomatlashtirish ularga tezroq va bir xil boshlangʻich nuqtani taʼminlaydi.

Ikkinchi model kuchli konvektiv hodisalar, masalan, boʻronlar haqida batafsil ogohlantirishga qaratilgan. U Fenyun-4 sunʼisidan ikki soatlik uzluksiz kuzatuvlarga sunʼiy intellektni qoʻllaydi, bulutlarning rivojlanishini bashorat qiladi. Asosiy gʻoya bulutlarning evolyutsiyasini ikkita komponentga ajratishdan iborat: katta ob-havo tizimlarining umumiy harakati va kichiklarning mahalliy oʻsishi va soʻnishi. Bu yondashuv oldindan ogohlantirish vaqtini toʻrtta soatgacha oshiradi.

Konferensiyada Shu Jiangminining Meteorologik sunʼi innovatsion markazi tomonidan sunʼi meteorologiya va sunʼiy intellekt texnologiyalari sohasidagi innovatsiyalar jamoasi ham taqdim etildi. Ushbu jamoa 12 ta muassasadan 49 nafar tadqiqotchilarni birlashtiradi va sunʼi meteorologik maʼlumotlarning multimodal taqdimoti, shuningdek, ekstremal ob-havo sharoitlari haqida monitoring va ertaogohlantirish ustida birgalikda ishlaydi.

Bu sunʼi modellar Xitoyda ob-havo bashorati uchun oʻsib borayotgan AI vositalari toʻplamini toʻldiradi, ular avval qayta tahlil maʼlumotlariga asoslangan oʻrta muddatli prognozlash modellari bilan shugʻullanardi. Yangi modellar toʻgʻridan-toʻgʻri sunʼi kuzatuv maʼlumotlari bilan ishlaydi, bu esa meteorologlar boʻron shakllanib borayotgan paytda eng koʻp foydalanadigan maʼlumotlardir.

Oʻxshash hikoyalar

Xitoy meteorologiya maʼmuriyati sunʼiy intellekt asosidagi Fengqing ob-havo prognozi tizimini joriy etdi
Batafsil
pandaily.com

Xitoy meteorologiya maʼmuriyati sunʼiy intellekt asosidagi Fengqing ob-havo prognozi tizimini joriy etdi

Xitoy meteorologiya maʼmuriyati (CMA) milliy tartibda sunʼiy intellektga asoslangan global prognozlash tizimidan foydalanishni boshladi. Fengqing deb nomlangan bu tizim sunʼiy intellekt asosida qisqa va oʻrta muddatli ob-havo prognozi uchun global tizim boʻlib, CMA-AIM-GFS-Fengqing-ENS-V1.0 belgisiga ega.

China Science Daily va IT Home nashrlariga koʻra, ushbu tizim yaqinda Milliy meteorologiya markazida operatsion tekshiruvdan muvaffaqiyatli oʻtgan.

Muhim jihat shundaki, yangi tizim Fengqingning dastlabki modelidan farq qiladi. Milliy meteorologiya markazi va Tsinghua universiteti tomonidan 2024 yilda ishlab chiqilgan avvalgi versiya deterministik model boʻlib, bitta prognoz yuklamasini beradi. Ushbu model taxminan 3 milliard parametrga ega va taxminan uch daqiqada 25 kilometr aniqlikdagi 15 kunlik global prognozlarni yaratishga qodir.

Yangi esa versiya ansambl tizimi sifatida ishlaydi, chunki u atmosferaning harakatlaridagi noaniqlikni tasvirlash uchun koʻplab prognoz aʼzolarini yaratadi. Bu kuchli yomgʻirlar, tayfunlar va intensiv konveksiya uchun ehtimollikli prognozlar asosidir.

Tizimni ishlab chiqish va texnik xususiyatlari

Tizimni ishlab chiqish Milliy meteorologiya markazi rahbarligida Xunʼan meteorologiyasi sohasidagi sunʼiy intellekt innovatsiyalari instituti, Milliy meteorologiya maʼlumotlari markazi va Sugon bilan hamkorlikda olib borildi. Model meteorologiyadan olingan fizik cheklovlar bilan Vision Transformer arxitekturasini birlashtiradi va uning barcha maʼlumotlari, algoritmlari va hisoblash quvvatlari mamlakat ichida olinganligi maʼlum boʻldi.

Oʻquv va iteratsiyalar Tianjindagi Milliy superkompyuter markazidagi taxminan 100 000 tezlatuvchi karta boʻlgan AI fanlari klasterida oʻtkazildi.

Ishlash natijalari

CMA 2025-yil yanvar oyidan 2026-yil avgust oyigacha davom etgan namunalarda mustaqil tekshiruv natijalarini taqdim etmoqda. Global geopotensial balandlikning 500 gPa darajasidagi oʻrtacha qiymatini bashorat qilish samarali diapazoni 11,0 kunga yetdi. Ishlab chiquvchilar ansamblning asosiy metrikalari, shu jumladan, aʼzolar ehtimolligining uzluksiz reyting koʻrsatkichi va xato-tarqatish nisbati yaxshi natijalar koʻrsatganini taʼkidlaydilar. Baʼzi koʻrsatkichlar Yevropa oʻrta muddatli ob-havo prognozlash markazining raqamli ansambli va uning AI asosidagi tizimi AIFS-CRPS dan ustun keldi. Shuni taʼkidlash kerakki, bu taqqoslashlar ishlab chiquvchilarning oʻz tadqiqotlari boʻlib, batafsil baholashlar chop etilmadi.

Boshqa AI asosidagi prognozlash modellariga oʻxshab, bu tizim oʻqitilgandan soʻng global hisob-kitobni bir necha daqiqada yakunlashga qodir. CMA tizimdan tabiiy ofatlarni oldini olish, transport, energiya taqsimoti va ekologiyani muhofaza qilish uchun foydalanilishini bildirib, jamoa prognoz aniqligi va vaqtini oshirish ustida ishlashni davom ettirishini maʼlum qildi.

Mashhur