阿里巴巴集團推出人工智能服務平台 精準預測短臨天氣
阿里巴巴集團旗下全球研究機構達摩院推出雲端人工智能短臨天氣預測平台，可對未來六小時内的天氣情況進行精细範圍内高精度的預測。
該平台可為阿里雲的中國客戶提供一公里網格範圍的高分辨率圖像，每十分鐘更新一次。平台可追蹤降雨量、風速，以及包括雷暴和冰雹等的極端天氣狀況，為農業、物流、運輸和可再生能源等天氣敏感行業帶來實際價值。
助天氣敏感行業應對氣候挑戰
對農民而言，及時且準確的天氣預報可減輕惡劣天氣對農作物及畜牧的危害；速遞員可根據天氣預報在雨天有效規劃路徑；光伏發電站則可透過雲層形態預測調節電力供應計劃。
阿里巴巴達摩院機器智能技術實驗室負責人金榕表示：「短臨預測是幫助不同行業作出天氣相關決策的關鍵技術。全球各國科技公司也正使用當地的氣候數據，加快研發相關技術和服務。」
金榕續說：「透過前沿算法和雲端技術，我們很好提升在中國做短臨天氣預測的能力。我們致力幫助企業應對氣候挑戰，降低天氣突變帶來的挑戰。」
雲端人工智能短臨天氣預測平台使用介面。
該人工智能預測平台算法由阿里巴巴達摩院和中國國家氣象中心合作研發，透過卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）從雷達回波（雷達發射之電磁波經由大氣中的降水粒子反射回來的訊號）和氣象衛星圖片中有效提取氣象特徵。
平台配備經過訓練的機器學習模型，可在數分鐘內提供精準及接近實時的當區天氣預測；利用生成對抗網絡（Generative Adversarial Network，GAN）技術則可同時生成清晰且細節豐富的預測圖像。相較於傳統的物理模型，例如需數小時才能生成預測數據的「全球／區域一體化同化預報系統」（Global／Regional Assimilation and Prediction System，GRAPES），阿里巴巴達摩院的人工智能預測模型大幅提升預測速度和準確度，展現出更優越的性能。
近年來，阿里巴巴致力透過科技創新幫助需倚賴氣候資訊維持日常營運的行業應對環境挑戰。例如，武漢的葡萄種植戶現可使用阿里雲的物聯網系統對土地、濕度、日照等環境參數進行分析，從而更好地規劃澆水和施肥安排。來自安徽省的梨農和海南省的菠蘿種植戶則可透過基於阿里巴巴最新雲計算和人工智能技術打造的「先進數碼農場」提升農作物產量。
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