AI气象海洋智能预报组成功能图

气象海洋在智能预报中的功能组成模块，该系统结合了先进的数据处理能力、模型构建技术和计算资源，以实现高精度的气象和海洋预报。系统的主要组成部分包括数据收集、模型构建、特征工程、模型训练和验证以及算力支持。

AI气象海洋智能预报

• 算法
  • 模型构建：利用机器学习算法构建预测模型，如神经网络、支持向量机等，以提高预报准确性。 特征工程：从原始数据中提取有用信息，对数据进行预处理和降维，提高模型性能。 模型训练：通过大量历史数据训练模型，不断优化参数和结构，提高预报能力。 模型验证：使用测试数据集评估模型性能，确保预报结果的可靠性。
• 算力
  • 计算机、芯片等载体 为人工智能提供基本的计算能力。Al芯片的出现提高了数据的处理能力，弥补了CPU 在计算能力上的不足。目前主流的Al芯片有三类：以GPU 为代表的通用芯片、以FPFA 为代表的半定制化芯片和ASIC 定制化专用芯片。其中，GPU 为市场上最成熟、通用芯片应用最广的Al芯片。
• 数据
  • AI海洋预报依赖大量实时观测数据，包括气象、海洋、气候等多种因素。