“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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