"Baguan" โมเดลพยากรณ์อากาศล้ำหน้าจาก Alibaba DAMO Academy

Baguan สามารถพยากรณ์อากาศได้อย่างแม่นยำแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน โดยสามารถพยากรณ์ตั้งแต่หนึ่งชั่วโมงไปจนถึงอีกสิบวันข้างหน้า โมเดลนี้ใช้แมชชีนเลิร์นนิ่ง มีความโดดเด่นหลายประการ เช่น มีความละเอียดเชิงพื้นที่สูง สามารถพยากรณ์ด้านอุตุนิยมวิทยาอย่างละเอียดถึง 1 x 1 กิโลเมตรกริด และอัปเดตทุกชั่วโมง ความสามารถเหล่านี้ทำให้ Baguan เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ภูมิอากาศ พยากรณ์ปริมาณไฟฟ้า คาดการณ์พลังงานทดแทน และการป้องกันภัยพิบัติทางธรรมชาติ

นายวอเทา หยิน ผู้อำนวยการฝ่าย Decision Intelligence Lab ที่ Alibaba DAMO Academy กล่าวว่า "Baguan คือโมเดลที่แสดงถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญของเราในการใช้เทคโนโลยีสร้างสิ่งที่ดีกว่า เทคโนโลยีอันทันสมัยของโมเดลนี้ ไม่เพียงช่วยยกระดับด้านวิทยาศาสตร์ภูมิอากาศเท่านั้น แต่ยังเป็นประโยชน์ต่อความยั่งยืนในด้านต่าง ๆ เช่น การใช้พลังงานหมุนเวียนและภาคการเกษตร แกนหลักทางเทคนิคของ Baguan คือการใช้โครงสร้าง Siamese Masked Autoencoders (SiamMAE) ที่ทันสมัย และวิธีการพรี-เทรนที่เข้มข้น ความล้ำหน้าเหล่านี้ทำให้โมเดลสามารถค้นพบแพทเทิร์นที่ซับซ้อนต่าง ๆ ที่รวบรวมมาจากข้อมูลพลวัตของบรรยากาศที่มีความซับซ้อน นอกจากนี้ วิธีการพรี-เทรนแบบautoregressive ทำให้ Baguan สามารถคาดการณ์ล่วงหน้าตั้งแต่หนึ่งชั่วโมงถึงอีกสิบวันข้างหน้าได้อย่างแม่นยำ ทั้งในระดับพื้นที่และมิติเวลาต่าง ๆ

Baguan ใช้ ERA5 ในการสร้างแบบจำลองพื้นฐานสำหรับการพยากรณ์อากาศ ทั้งนี้ ERA5 เป็นระบบวิเคราะห์สภาพอากาศทั่วโลกแบบซ้ำ ๆ ของศูนย์การพยากรณ์อากาศระยะกลางของยุโรป (European Center for Medium-Range Weather Forecasts: ECMWF) ซึ่งทำการวิเคราะห์สภาพอากาศทั่วโลกตั้งแต่ปี 1979 ถึงปัจจุบัน นอกจากนี้ Baguan ยังมีการเพิ่มประสิทธิภาพต่าง ๆ เช่น ตัวบ่งชี้ด้านอุตุนิยมวิทยาในระดับภูมิภาคที่สำคัญ ๆ เช่น อุณหภูมิของภูมิภาค ความเข้มข้นของปริมาณรังสี และความเร็วลม วิธีการสร้างโมเดลระดับโลกและระดับภูมิภาคที่ละเอียดรอบคอบนี้ ไม่เพียงแต่เพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์ที่ลงลึกในระดับภูมิภาคให้กับ Baguan เท่านั้น แต่ยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่เจาะจงเฉพาะกับสภาพภูมิอากาศของแต่ละท้องถิ่นอีกด้วย

การพยากรณ์อากาศที่แม่นยำของ Baguan มีความสำคัญอย่างมากต่อความต้องการพลังงานหมุนเวียนที่เพิ่มขึ้นทั่วโลก โมเดลนี้ช่วยให้การคาดการณ์ด้านพลังงานหมุนเวียนเชื่อถือได้มากขึ้น ช่วยให้การจัดการพลังงานมีเสถียรภาพมากขึ้น และสนับสนุนการใช้พลังงานสะอาดให้เพิ่มมากขึ้น

ภาคกำลังไฟฟ้าและพลังงานในประเทศจีน ได้มีการนำศักยภาพด้านการพยากรณ์อากาศของ Baguan ไปใช้ในการทำงานสำคัญต่าง ๆ แล้ว เช่น ใช้คาดการณ์ปริมาณไฟฟ้าและคาดการณ์พลังงานหมุนเวียน

ตัวอย่าง เมื่อเดือนสิงหาคมได้เกิดเหตุการณ์อุณหภูมิลดลงอย่างกระทันหันในมณฑลชานตง และ Baguan ก็สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำว่า ความต้องการไฟฟ้าจะลดลง 20% ในอีกหนึ่งวันข้างหน้า ซึ่งแม่นยำถึง 98.1% ในด้านค่าพยากรณ์ความต้องการไฟฟ้าล่วงหน้าหนึ่งวัน การคาดการณ์ที่แม่นยำนี้ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานโครงข่ายไฟฟ้าในท้องถิ่นสามารถปรับการส่งพลังงานได้อย่างเหมาะสม เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

นายหยินกล่าวเสริมว่า "เราใช้เวลาหลายปีเพื่อทำการวิจัยด้านการสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์ การพยากรณ์อนุกรมเวลา และ AI ที่สามารถอธิบายได้ (explainable AI) ซึ่งช่วยให้เราสร้างโมเดลพยากรณ์อากาศในระดับภูมิภาคที่มีความแม่นยำสูง เราจะยังเดินหน้าเพิ่มประสิทธิภาพให้กับตัวบ่งชี้สภาพอากาศที่สำคัญ ๆ เช่น ปริมาณเมฆปกคลุม ความเร็วลมและปริมาณน้ำฝนที่มีความรุนแรง รวมถึงพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ เพื่อใช้วิเคราะห์สถานการณ์สภาพภูมิอากาศที่แตกต่างกัน และรองรับการใช้งานต่าง ๆ เช่นการเตือนด้านอุตุนิยมวิทยาการบินพลเรือน การผลิตในภาคการเกษตร และการเตรียมการแข่งขันกีฬาต่าง ๆ"

• ข่าวAlibaba DAMO Academy
• ข่าวแมชชีนเลิร์นนิ่ง
• ข่าวอาลีบาบา กรุ๊ป
• ข่าวอาลีบาบา
• ข่าวo:member