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大气动态预报这件事,

深度学习能做什么 ?

空气质量的监测与预警,对于公众健康和政府规划而言,是很有意义的一件事!目前IBM、Microsoft 以及 彩云天气都有这方面的实践和研究。IBM 2015 年发布的“绿色地平线”(Green Horizon)计划,利用 IBM 认知计算、大数据分析以及物联网技术的优势,分析空气监测站和气象卫星传送的实时数据流,凭借自学习能力和超级计算处理能力,提供未来 72小时的高精度空气质量预报,实现对城市地区的污染物来源和分布状况的实时监测。微软 2012 年利用城市计算推出了的 Urban Air 系统,通过大数据来监测和预报细粒度空气质量,希望最后解决空气污染问题。彩云天气利用 AI 技术,尝试在更细范围内,预测空气质量

不仅仅效果好,深度学习在计算效率上非常有优势。以 72 小时全国范围的气象预报为例,传统数值方法是通过包里运算大量微分方程,需要 96 核的超级计算机运算半小时。而同样的预测任务,AI 仅需要 1 核 CPU 运算 10 秒钟,即可得到相似精读的结果。

想要达到高准确率的空气质量预测,需要多样丰富的数据、模型和更强的算力。而基本的研究方法和思路,都具有相似性。

集智学园公开课:

基于深度学习的大尺度大气动态预报

集智学园将于今晚(2019年5月19日进行一场公开直播课, 聚焦于一个模型框架,应用于空气质量预测这个问题上,带你感受深度学习应用的完整过程。

本课程中,讲师将介绍其团队的实践经验:使用 20 G 的训练数据,采用编解码器 + Conv-LSTM 的 AI 模型,预测全国的 PM2.5 和 O3 浓度,并与传统的 CMAQ 预报效果进行了对比。目前模型的预测效果,可以访问基于深度学习的大气污染预报平台。

免费直播,入群观看

主题:基于深度学习的大尺度大气动态预报

时间: 2019 年 5 月 19日,18:00-19:00

形式:直播免费,录播收费。请扫描以下二维码入群,直播地址将在群内公布。

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☝扫码入群,直播地址将在群内公布

讲师介绍

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张迪,上海交通大学环境工程专业研究生。曾任Intel、彩云天气实习AI工程师。上海交通大学人工智能俱乐部会员。

课程大纲

  • 深度学习能不能成功预测 PM 2.5、O3,能够达到什么样的预测精度?

  • 能够用于大尺度大气动态预报的数据有哪些?这些数据又该如何使用?

  • 深度学习的应用与传统的大气预报模型相比,有哪些优势?准确率如何?

  • 深度学习在大气预报应用中,还存在哪些困难?

付费回看

  • 只看直播不过瘾?5元成为正式学员,升级权限!

  • 微信扫描下方二维码,或通过PC/pad浏览器进入课程链接,即可付费。

  • 付费后会弹出助教微信哦~请加助教为好友,申请加入【深度学习×气象预测】主题交流群!

  • 付费学员使用zoom.us平台,可以参与互动,向讲师提问~

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课程地址:

http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10880

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集智学园直播课的内容,大多来自相关领域的从业者的一线经验和研究者的最新成果。本次直播课的内容来自于讲师所在的团队——上海交大环境学院大气环境人工智能研究小组的项目。期待更多人参与到我们的分享、讨论中,一起碰撞出有价值的火花!

如果你也在人工智能、复杂系统领域,有新的研究成果或发现,希望与集智学园的同学一起分享,可以通过邮件与我们联系:wangchaohui@swarma.org。

期待为你找到同行者。


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