“我们面向气象导航对伏羲大模型进行优化,提高时空分辨率,实现未来15天0.1度逐小时气象预测;构建海气耦合模型,纳入风浪、涌浪、海温等要素,提升全球风、浪、流、能见度等预测精度;进行极端天气优化,提升台风、极端降水等更多灾害性场景的预测精度。” 李昊介绍,多层次焕然升级的“伏羲”2.0,有望助力解决远洋气象导航长期依赖国外服务厂商问题,落实“国船国导”、实现“国产替代”。
“在极端天气预报方面,伏羲通过采用扩散模型优化,有效缓解模型预报的平滑问题,提高对极端降水和大风等极端天气现象的预报精度,超越ECMWF的数值天气预报精度。” 中国气象局党组成员、副局长熊绍员指出,中国气象局高度重视气象与人工智能深度融合发展,联合相关高校、科研机构、企业共同推进气象大模型以及人工智能气象应用关键核心技术攻关。
“伏羲”的升级之路仍在继续。下一步,团队将推进“端到端”气象大模型,构建基于气象大模型的同化系统,实现多种卫星资料同化(微波、红外等),摆脱对传统模式的依赖;开发地球系统大模型,实现大气、海洋、陆面、冰冻圈的预报,探索大气污染、气候风险预报;构建基于大模型的国产化再分析数据集,利用大模型构建完全独立自主的国产化再分析数据,摆脱模型训练对国外数据的依赖。
女娲医药大模型包括DNA大模型和动态蛋白大模型。其中,DNA大模型,以全球最长序列、最细粒度的基因调控关系理解,促进生物机制的发现。它基于状态空间模型,捕捉长序列关联,构建2亿参数的DNA模型,相比DeepMind等团队发布的高精度基因表达预测模型Enformer,分辨率和调控距离提升4倍,将应用于药物靶点发现。
“伏羲”和“女娲”两大模型分别是上智院地球科学、生命科学领域的代表性成果。在物质科学领域,上智院则构建物质科学大模型,致力于数据、工具、机理融合,已构建第一性原理(QM)数据库,4000万分子构象数据库具备全球最大规模。团队开发出薛定谔方程AI求解模型,高精度近似求解薛定谔方程,拥有被称为小分子药物亲和力预测精度持平“世界最好的商用软件”薛定谔FEP+。另有AI驱动的多孔材料模型、计算物质科学通用模型。
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中新网拉萨6月3日电 (记者 江飞波)记者3日从西南大学张志升教授研究团队处获悉,近日国际动物分类学知名期刊《ZooKeys》发表了一篇文章,记述了中国蜘蛛第74个科——行蛛科Trechaleidae,并报道了一个来自西藏错那的新种错那侵蛛(Shinobius cona Wang et al.2024)。
他说,行蛛科是一个小科,全世界已知17属133种,其中有16属132种分布仅限于新热带界(包括整个中美、南美大陆、墨西哥南部以及西印度群岛)。只有一个属,侵蛛属(Shinobius)记载于日本,属内仅包括一个种,即东方侵蛛(S. orientalis)。该属名源自日语,含义为“一个从某地秘密入侵到日本的蜘蛛”,故中文翻译为侵蛛属。
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