中國(guó)海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)部張巍教授和董軍宇教授團(tuán)隊(duì)在ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing和IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing等 TOP 期刊上發(fā)表了系列人工智能天氣雷達(dá)補(bǔ)全的研究論文。該研究以特定氣候和地形的天氣雷達(dá)隱含知識(shí)為導(dǎo)引，引入 MCMC（ Markov Chain Monte Carl ） 采樣過(guò)程和郎之萬(wàn)動(dòng)力學(xué)（ Langevin dynamics ）機(jī)制，首次提出一種完全無(wú)監(jiān)督天氣雷達(dá)補(bǔ)全算法和模型（ CIDM：Comprehensive Inpainting Diffusion Model ），巧妙避開(kāi)目前有監(jiān)督天氣雷達(dá)補(bǔ)全中，標(biāo)注需要窮盡所有雷達(dá)數(shù)據(jù)缺失情形的難題，為天氣雷達(dá)補(bǔ)全問(wèn)題開(kāi)辟了無(wú)監(jiān)督生成模型這一全新的研究路徑。
圖1 CIDM模型結(jié)構(gòu)示意圖
圖2 極端缺失情形下CIDM和其他算法雷達(dá)補(bǔ)全對(duì)比
該研究在人才培養(yǎng)方面作出了有益探索，2022級(jí)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)專業(yè)碩士研究生張新宇在團(tuán)隊(duì)導(dǎo)師指導(dǎo)下，在雷達(dá)補(bǔ)全研究中作出重要貢獻(xiàn)，以第二作者和同等貢獻(xiàn)者身份參與撰寫(xiě)兩篇TOP期刊論文。參與該研究的還有國(guó)家海洋環(huán)境預(yù)報(bào)中心宋曉姜研究員、逄仁波研究員、青島海洋氣象研究院金鑄玉等。
2023年以來(lái)，張巍教授和董軍宇教授團(tuán)隊(duì)在人工智能氣象和海洋環(huán)境預(yù)報(bào)大模型上取得一系列成果：多任務(wù)學(xué)習(xí)解決單一模型同時(shí)訂正整個(gè)西北太平洋風(fēng)場(chǎng)方向和模值難題；提出動(dòng)態(tài)像素開(kāi)關(guān)損失函數(shù)（Pixel-Switch Loss Function）解決有效波高大值訂正難題；提出像素預(yù)報(bào)網(wǎng)絡(luò)（Pixel-CRN）解決強(qiáng)對(duì)流樣本稀缺下臨近預(yù)報(bào)難題。在青島人工智能中心（AICC）的國(guó)產(chǎn)自主昇騰100P算力平臺(tái)和昇思生態(tài)上，構(gòu)建了全國(guó)產(chǎn)自主的瑯琊泊氣象海洋環(huán)境預(yù)報(bào)大模型并獲得華為認(rèn)證（編號(hào)：E202212825）。被Marktechpost等國(guó)際知名AI新聞和評(píng)論平臺(tái)追蹤報(bào)道。信息科學(xué)與工程學(xué)部韓雷教授，Colorado State University的Haonan Chen，University of Portsmouth的Hui Yu等學(xué)者參與相關(guān)研究。上述研究得到多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金和國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃的支持。
相關(guān)論文鏈接：
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.02.001
https://doi.org/10.1109/JSTARS.2024.3400407
https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106586
https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2023.102289
https://doi.org/10.1109/TGRS.2023.3267976
信息來(lái)源：中國(guó)海洋大學(xué)官網(wǎng) 信息科學(xué)與工程學(xué)部 作者：徐君嶺。
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