本次公開(kāi)課將討論一種基于人工智能-機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)技術(shù)的高分辨率快速更新(HRRR)風(fēng)速預(yù)報(bào)模式的研究工作,并證明其預(yù)報(bào)結(jié)果優(yōu)于美國(guó) HRRR 業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)模式。同時(shí),此研究成功將模式的風(fēng)速預(yù)報(bào)轉(zhuǎn)換為風(fēng)功率預(yù)報(bào),并應(yīng)用于德克薩斯 ERCOT 能源市場(chǎng)的 253 個(gè)風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)。
ACECast/ACEWRF是基于NVIDIA GPU 技術(shù)的、比傳統(tǒng)氣象預(yù)報(bào)模式快 5 至 10 倍的高分辨率區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式。研究融合 AI/ML 和 GPU 技術(shù)優(yōu)勢(shì),可實(shí)現(xiàn)高分辨率高精度的區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報(bào),將在強(qiáng)風(fēng)暴預(yù)警、可再生能源管理、實(shí)時(shí)航空導(dǎo)航等領(lǐng)域發(fā)揮巨大的應(yīng)用潛力。
我們通過(guò)定量分析來(lái)驗(yàn)證模式的預(yù)報(bào)改進(jìn)效果,闡明融合 AI/ML 算法和 ACECast/ACEWRF 模式加速的高精度精細(xì)化氣象預(yù)報(bào)優(yōu)勢(shì),并向?qū)Υ祟I(lǐng)域感興趣的與會(huì)者提供全面的技術(shù)信息和免費(fèi)的 ACECast/ACEWRF 試用許可證,使大家能夠從該創(chuàng)新技術(shù)中獲益。

主講人
Allen Huang
?威斯康星大學(xué)麥迪遜分校杰出科學(xué)家
Allen Huang 為威斯康星大學(xué)麥迪遜分校杰出科學(xué)家,SPIE Fellow,國(guó)際氣象衛(wèi)星遙感領(lǐng)域著名專家,亞洲大洋洲氣象衛(wèi)星用戶大會(huì)(AOMSUC)國(guó)際會(huì)議指導(dǎo)委員會(huì)主席,國(guó)際 TOVS 工作組(ITWG)聯(lián)合主席(2006-2013)。曾在約 30 個(gè)國(guó)家舉辦過(guò) 180 多次特邀報(bào)告,發(fā)表了 400 余篇學(xué)術(shù)論文,涵蓋衛(wèi)星算法、數(shù)據(jù)同化、衛(wèi)星處理軟件和系統(tǒng)、數(shù)據(jù)壓縮、高性能加速計(jì)算、以及氣象和環(huán)境應(yīng)用等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。擔(dān)任國(guó)際 MODIS/AIRS 處理軟件包(IMAPP)、通用衛(wèi)星處理軟件包(CSPP)、GOES-R 算法工作組等大型項(xiàng)目首席科學(xué)家,研究成果應(yīng)用于 100 多個(gè)國(guó)家。掃描二維碼即可觀看

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原文標(biāo)題:在線公開(kāi)課預(yù)告 | 基于 AI/ML 和 GPU 技術(shù)的高分辨率高精度區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報(bào)
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