【摘 要】
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人工智能(AI)技术近年得到较快的发展,其在天气预报领域的应用,在国内外都得到诸多的应用,被认为是较为适合处理天气预报这种复杂问题的有效方法,为促进AI技术在业务天气预报
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人工智能(AI)技术近年得到较快的发展,其在天气预报领域的应用,在国内外都得到诸多的应用,被认为是较为适合处理天气预报这种复杂问题的有效方法,为促进AI技术在业务天气预报技术上的应用,深圳市气象局连续两年(2017-2018)通过与阿里巴巴公司、香港天文台合作,共同组织了短时强降水智能临近预报为主题的"全球AI气象挑战赛",每年均吸引了来自中国、新加坡、美国、英国以及港澳台等10余个国家和地区的上千团队的参加,受到国内外大数据、人工智能领域高端研究人员的关注,征集了卷积神经网络、深度神经网络、决策树模型等基于AI技术的短时强降水临近预报方法;赛题的设定逐年增加难度,使征集的智能临近预报算法愈加适用于业务上的应用。特别是2018年深圳市气象局与香港天文台依托全球AI气象挑战赛同步发布了"雷达标准数据集",形成了一种新型的众创机制。本文总结了短时强降水智能临近预报方法进行社会化征集的众创经验,并探讨了未来该机制进一步发展的方向。
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