与AI共享深蓝，昇思MindSpore携手中国海洋大学打造“琅琊泊”海洋预报大模型

海洋的总体面积占据了地球表面积的71%，蕴藏着巨大的资源宝库和支撑人类发展的战略空间。海洋技术的发展有利于人类科学、合理地开发海洋资源。当前，海洋技术研究进入智能化时代，AI已成为我们认识海洋的“第三只眼”。

中国海洋大学地处的青岛，既是我国海洋研究进行数字化升级的重镇，同时也是智能化海洋保护技术需求高发区。中国海洋大学信息科学与工程学部部长、人工智能研究院院长董军宇教授和中国海洋大学计算机学院、人工智能研究院张巍副教授就带领着这样一支利用人工智能技术解构复杂海洋现象、探寻深蓝世界奥秘的研究团队。

2022年9月，在两位教授的大力支持下，中国海洋大学、华为、青岛人工智能计算中心三方达成合作共识，共同打造基于昇思MindSpore的“琅琊泊”海洋预报大模型。2022年12月，“琅琊泊”海洋预报大模型实现阶段性进展，**顺利完成与全场景AI框架昇思MindSpore的兼容性测试，**并有多项成果已经集成到国家海洋环境预报中心、国家气象局等单位的业务系统中。

海面风场预报

海上大风是一种灾害性海洋天气现象，精准预报海上大风对海洋军事、海洋工程和海洋渔业都有重要意义。

基于“琅琊泊”海洋预报大模型的海面风场预报模型，以提升实时精度为目标，用历史时刻数据构建初始预报模型，并以此为初始条件进行滚动预报，从而得到未来多个时刻的风场预报。利用昇思MindSpore的自动并行能力，实现多任务学习向量场的预训练和微调，只用一个模型就能完成风速和风向的订正和预测，从而提升模型精度。

预报结果（MT-DETrajGRU）和真值（ERA5）非常接近

海浪修正计算

海浪是海洋中最为常见的物理现象，也是全球海洋中含能最高的运动。海浪能够传播数千公里，波高可以从几厘米到几十米不等，其精准的模拟和预报对于航行安全、海岸活动以及海洋与气候系统变化有着至关重要的作用。

基于“琅琊泊”海洋预报大模型的海浪修正模型，利用昇思MindSpore的函数式编程范式实现了像素特征损失函数，优化了深度学习模型输出模糊的问题，有效改善海浪订正模型的高频细节问题，在保证订正模型实时性的前提下，进一步提高了订正模型的准确性，将NWP（numerical weather prediction,数值天气预报）预报数据提升到实时观测级别。

海浪有效波高订正结果

强对流临近预报

强对流天气往往伴随着极端恶劣天气。然而，由于其发生频率低，持续时间短，导致现有数据量不足以直接进行模拟训练。

基于“琅琊泊”海洋预报大模型的强对流预训练模型，利用昇思MindSpore强大的深度学习能力，有效缓解了小样本训练不足的问题，构建了一个强对流预报的通用模型，能对不同时间、不同空间下的地理区域信息进行patch级别的编码，实现对全球任意区域的强对流临近预报。

强对流预报结果对比

强对流预报

在日常交通出行、灾害防控等方面，对强对流位置、强度的预测提出了更高的要求；而在气象领域，则更关注于强对流天气初生、发展及消亡过程背后的物理意义。

基于“琅琊泊”海洋预报大模型的强对流预报模型，使用物理机制驱动来构建对强对流天气的类型分类和预测，使用Transformer增加时空相关性，构建出具有时空特性的强对流类型码表，即codebook。当前已用作京津冀地区未来天气的分类预报，未来将迁移学习到其他地区。

气象服务已经从简单的气象信息服务，逐步转变为产生经济效益的社会生产力。昇思MindSpore将努力做好基础软硬件平台，携手伙伴，为数字经济发展注入持续动力。