• ● แบบจําลองคาดการณ์สภาพอากาศตั้งแต่หนึ่งชั่วโมงถึงสิบวันก่อนการอัปเดตรายชั่วโมง
• ● เทคโนโลยีการวิเคราะห์สภาพภูมิอากาศที่ได้รับการปรับปรุงสามารถนําไปใช้กับภาคการบินพลเรือน การเกษตร และกีฬา

เพื่อตอบสนองต่อภัยคุกคามด้านสภาพอากาศที่ทวีความรุนแรงขึ้น DAMO Academy ซึ่งเป็นหน่วยงานวิจัยของอาลีบาบาได้เปิดตัวโมเดลพยากรณ์อากาศ AI ที่ก้าวล้ํา “Baguan” ออกแบบมาเพื่อคาดการณ์สภาวะล่วงหน้าถึงสิบวันด้วยการอัปเดตรายชั่วโมง Baguan มีเป้าหมายที่จะกําหนดความแม่นยําใหม่ในอุตุนิยมวิทยา ช่วยให้อุตสาหกรรมปรับตัวให้เข้ากับความผันผวนของสภาพอากาศและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

เหตุการณ์สภาพอากาศที่รุนแรงเมื่อเร็ว ๆ นี้ เช่น น้ําท่วมรุนแรงในสเปน ฝนตกหนักที่เกิดจากแผ่นดินและน้ําท่วมในเนปาล และพายุโซนร้อนในฟิลิปปินส์ที่ส่งผลกระทบต่อผู้คนหลายล้านคน

ตามรายงานชื่อ “United in Science” โดยองค์การอุตุนิยมวิทยาโลก (WMO) ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสภาพอากาศเลวร้ายเป็นอันตรายต่อความเป็นอยู่ที่ดีของผู้คนและโลกใบนี้ อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถให้ความช่วยเหลือที่สําคัญได้ เนื่องจากเทคโนโลยีขั้นสูง “ทําให้การสร้างแบบจําลองสภาพอากาศที่มีทักษะเร็วขึ้น ถูกกว่า และเข้าถึงได้มากขึ้น” โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับ “ประเทศที่มีรายได้ต่ําที่มีความสามารถในการคํานวณที่จํากัด”

Baguan ได้รับการตั้งชื่อตามแนวปฏิบัติของจีนโบราณที่ครอบคลุมมุมมองที่หลากหลายเพื่อความเข้าใจที่ครอบคลุม ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในเทคโนโลยี AI เพื่อเพิ่มความแม่นยําและประสิทธิภาพของการพยากรณ์อากาศ โมเดลนี้ออกแบบมาเพื่อคาดการณ์สภาพอากาศและให้การอัปเดตรายชั่วโมง ด้วยความแม่นยําที่ไม่เคยมีมาก่อนตั้งแต่หนึ่งชั่วโมงถึงสิบวันล่วงหน้า และความละเอียดเชิงพื้นที่สูงของกริดทีละกิโลเมตร

“Baguan แสดงถึงความก้าวหน้าที่สําคัญในการอุทิศตนของเราในการควบคุมเทคโนโลยีเพื่อประโยชน์ที่ยิ่งใหญ่กว่า” Wotao Yin ผู้อํานวยการห้องปฏิบัติการข่าวกรองการตัดสินใจของ Alibaba DAMO Academy กล่าว เทคโนโลยีที่ซับซ้อนไม่เพียงแต่ช่วยยกระดับวิทยาศาสตร์สภาพภูมิอากาศ แต่ยังเป็นประโยชน์ต่อแนวทางปฏิบัติที่ยั่งยืนในภาคส่วนต่างๆ เช่น พลังงานหมุนเวียนและการเกษตร”

พัฒนาโดยใช้สถาปัตยกรรม Siamese Masked Autoencoders (SiamMAE) แบบใหม่และวิธีการฝึกอบรมก่อนการถดถอยอัตโนมัติที่บุกเบิก Baguan มีความเป็นเลิศในการประมวลผลและทําความเข้าใจข้อมูลบรรยากาศที่ซับซ้อน แนวทางการสร้างแบบจําลองระดับโลกในระดับภูมิภาคช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจําลอง: ใช้ประโยชน์จาก ERA5 ซึ่งเป็นศูนย์พยากรณ์อากาศระยะกลางแห่งยุโรป (ECMWF) การวิเคราะห์สภาพอากาศทั่วโลกตั้งแต่ปี 1979 ถึงปัจจุบัน เสริมด้วยตัวบ่งชี้สภาพอากาศเฉพาะที่ เช่น อุณหภูมิ ความเร็วลม และการฉายรังสีดวงอาทิตย์

ความสามารถของ Baguan ขยายออกไปนอกเหนือจากการพยากรณ์อากาศ ในภาคพลังงานหมุนเวียนการคาดการณ์สภาพอากาศโดยละเอียดและแม่นยําของแบบจําลองมีความสําคัญอย่างยิ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตพลังงานซึ่งนําไปสู่การจัดการพลังงานที่มั่นคงและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ความแม่นยําของแบบจําลองนี้แสดงให้เห็นในระหว่างที่อุณหภูมิลดลงอย่างกะทันหันในมณฑลซานตงในประเทศจีน ซึ่ง Baguan คาดการณ์ได้อย่างแม่นยําว่าความต้องการไฟฟ้าจะลดลง 20% โดยให้ความแม่นยําสูง 98.1% ในการคาดการณ์โหลด สิ่งนี้ทําให้สามารถปรับปรุงการทํางานของกริดลดต้นทุนและปรับปรุงประสิทธิภาพการกระจายพลังงาน

ความทะเยอทะยานของ DAMO Academy ขยายไปไกลกว่าการคาดการณ์สภาพอากาศในระยะสั้น สร้างขึ้นจากประสบการณ์การวิจัยหลายปีในการสร้างแบบจําลองทางคณิตศาสตร์ การคาดการณ์อนุกรมเวลา และ AI ที่อธิบายได้ DAMO สามารถสร้างแบบจําลองการพยากรณ์อากาศที่มีความแม่นยําสูงซึ่งออกแบบมาเพื่อเป็นประโยชน์ต่อภาคส่วนต่างๆ และเพิ่มความสามารถในการปรับตัวในภูมิภาคที่มีความท้าทายด้านสภาพอากาศที่หลากหลาย

“เราจะปรับปรุงประสิทธิภาพสําหรับตัวบ่งชี้สภาพอากาศที่สําคัญ เช่น เมฆปกคลุมและปริมาณน้ําฝน พัฒนาเทคโนโลยีใหม่สําหรับการวิเคราะห์สถานการณ์สภาพภูมิอากาศที่แตกต่างกัน และสนับสนุนการใช้งานเพิ่มเติม เช่น คําเตือนทางอุตุนิยมวิทยาการบินพลเรือน การผลิตทางการเกษตร และการเตรียมการแข่งขันกีฬา” Yin กล่าวเสริม