アリババが高度な AI を発表、長期的な気象条件を予測

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2025-11-23 14:15:00

アリババはカンファレンスで、12か月先までの長期的な気候条件を予測するように設計された人工知能（AI）モデルであるBaguan-Seasnalを発表した。 COP30 PBB 2025年までに ベレン、ブラジル。

このモデルの存在は、地球規模の気候課題に答えるための人工知能の使用です。このイノベーションは、以前に基準を変更したバグアン モデルの遺産も拡張します。 天気予報 短期。

Baguan-Seasonal は、予測テクノロジーの主な障害となっている気候モデリングの複雑さを処理するために構築されました。新しいトークン化戦略と混合スケールの調整メカニズムを備えています。

このAIモデルは処理も可能です 大気と海洋のデータ より正確には。長期的な気候変動パターンを読み取る能力は、次のような災害を早期に検出する機会を提供します。 洪水、 干ばつそして 寒波。

「正確な気候予測は、現場で情報に基づいた意思決定を行うために不可欠です 農業、 エネルギー管理災害への備え、特にイベントによる 異常気象 気候変動のもとで増加しました。しかし、地球システム固有の複雑さとダイナミクスのため、気候の不確実性を信頼性の高いモデル化することは依然として困難な課題です。 topic.id が日曜日 (2025 年 11 月 23 日) に報じたように、アリババは公式報告書で「既存の AI モデルのほとんどは依然として確率的なニュアンスを捉えるのに苦労している」と書いています。

アリババは、Baguan-Seasonal に加えて、14 ～ 42 日の範囲の亜季節天気予測モデルである Baguan-S2S を導入しました。このモデルは初期信号を検出できることが証明されています 北大西洋振動 最大 4 週間前までに予測できるため、気温の異常を非常に正確に予測できます。この成果は欧州参照モデルの能力をも上回り、予測リードタイムを約 1 週間前に延長します。

過去 1 年間のバグアンの実施により、災害軽減とエネルギー計画におけるバグアンの関連性が証明されました。一緒に 浙江気象台このモデルは、他の AI モデルよりも 50% 高い精度でサイクロンの進路と強さを予測します。この技術は、現時点で約 97,000 人の住民の避難を成功させる重要な要素でした。 病気は存在しない。 中国東部を襲った。

Baguan テクノロジーは現在、予測精度を向上させるために中国の多くの都市で導入されています。 再生可能エネルギー計画を立てるのに役立ちます 電力網 変わりやすい気象条件の中で。このエネルギー効率の向上により、極端な気象変動に対する都市の備えが強化されます。このステップは、より安定したクリーン エネルギー システムへの移行の加速をサポートします。

「気象予測におけるAIは、防災やエネルギー計画において重要な役割を果たしてきた。過去1年間、バグアンは現実世界のさまざまなアプリケーションに適用されてきた。浙江省気象台と協力して、2025年の熱帯低気圧の進路と強さを予測するために、バグアンに基づく特別なモデルが開発された」とアリババは述べた。

AI の社会的影響に対するアリババの取り組みは、レポートで概説されています。 アリババ AI for Good 2025。データセンター分野では、「5 Green」戦略によりグリーンコンピューティングの最適化による排出削減の取り組みが強化され、2025年度には1,100万トン以上のCO₂排出を回避できるようになります。

同様のイノベーションはテクノロジーを通じて身体的健康の分野にも応用されています 非造影CT+AI これは重篤な病気の早期スクリーニングに 5,000 万回以上使用されています。アリババも進んでいる 精神的健康 そして 青少年教育 AIベースのプログラムを通じて。

メンタルヘルスコンパニオンロボットと統合された GreenNet プログラムは、何十万ものユーザーにサポートを提供してきました。一方、Cloud for Youth プログラムにより、スマート教育へのアクセスが 353 人に拡大されます。 田舎の学校610,000 件を超える記録された AI インタラクションにより、310,000 人を超える教師と生徒を支援しています。

「これまでのところ、Cloud for Youth プログラムは中国の 25 省の 353 の田舎の学校をカバーし、31 万人の教師と生徒に恩恵をもたらし、61 万件の AI インタラクション記録を生成しました」とアリババは公式報告書で結論付けています。

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