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500位全球算法开发者零奖金参加阿里云天池大赛 AI预测台风助力防灾减灾

2019-09-29 16:54 · 稿源:站长之家用户投稿

   9 月 26 日,在杭州云栖大会 GEEKLAND 现场,由阿里云天池大赛主办的追风少年-台风图像时间序列预测Hackathon正式举行。大赛旨在召集全球算法开发者,聚焦人工智能与气象的深度结合,探寻精确预测台风的算法方案,助力国内自然灾害防灾减灾工作。

  全球 500 位算法开发者自发参赛 应用AI技术捕捉台风轨迹

  基于阿里云天池平台的开发者生态,本次大赛以算法交流为出发点,尝试深度学习在气象卫星图像领域的应用,为广大算法开发者以人工智能向气象事业提供智力支持搭建平台,并推动机器视觉等前沿技术在公共事业领域中的落地实践。

  本次大赛充分展现了全球算法开发者对气象事业的热忱。在没有奖金物质激励的前提下,大赛已获得了500+全球算法开发者报名,得到气象领域和计算机视觉领域专家共同关注,涵盖了气象台从业者、气象学的留美博士生、相关领域的公司、以及数学/计算机/自动化等专业的同学们,充分展现了阿里云天池平台链接的算法开发者社群力量。

  同时,大赛形成的这一公益赛题“台风图像时间序列预测”由天池用户志愿设计题目并完成数据准备。在比赛过程中,大赛还吸引了多个不同领域的用户从天气学、深度学习等不同角度进行分享。比赛中的直播分享、思路分享、Hackathon现场的视频、海报物料均由各位选手自主贡献,诠释了共享智慧、勇于创新的开发者精神。部分选手甚至自费来到Hackathon参赛或者观摩。

  众说周知,7- 9 月是中国的台风高发季节。台风频繁登陆给国计民生造成了巨大的财产损失,甚至人员伤亡。近期,超强台风“利奇马”登陆,就导致国内十多个省(市)受影响,造成直接经济损失515. 3 亿元。大气的非线性变化极强。同时,气象工作者用肉眼对大气数据进行观测,在汛期需要昼夜不停值班。伴随着人工智能技术的深入发展,气象等公共事业有望借助AI技术对海量大气层数据进行实时监测,提前数小时甚至数十小时精确预测台风运行,预知其未来成灾范围分布、路径、强度。这就能为政府等相关部门执行转移安置等防灾措施抢占时间,降低灾情。

  此次Hackathon为保证赛事公平,采用了本月的最新数据( 2019 年 9 月超强台风“玲玲”)以及 2018 年超强台风“玛利亚”的历史数据,由选手在现场进行盲测,来判断各队提交的AI算法模型的能力。参与现场比拼的算法开发团队,结合大赛提供的气象大数据,呈现了一批兼顾创新性和实用性的AI算法模型,为人工智能与气象的深度结合提供了很多启发和可能性。据了解,经过气象领域老师相应的技术指导,部分气象监测AI模型甚至有望转化落地,应用于台风监测预警和防灾减灾工作。此外,老师们现场还指出:目前气象事业学科跨界与交叉融合还不够,希望能把更多气象领域内的知识应用到人工智能领域,这也是对将来的一个期待。

  值得一提的是,大赛出题人宋宽博士预言:在三五年之内,大量的自然界要素和社会要素将被众多深度学习研究者一一预测到接近可用程度。尤其是时间-空间数据流的预测问题这个大方向上,从自然界到城市交通到工厂传感器再到视频信息流,实质上都可以用相似的深度学习算法深入研究。

  人工智能深入自然灾害预防 未雨绸缪指日可待

  当下,人工智能正广泛融入各行各业的转型进程。而随着时代的发展,气象服务也正渗透各行各业,特别是农业生产、金融、交通、旅游、军事等行业发展,气象服务的准确性和及时性尤为关键。依托人工智能、云计算、大数据等新技术,气象行业正在转变成为一个具备自我感知、判断、分析、判断的智能系统,为政府等相关部门制定自然灾害防御体系提供科学指导。气象和计算科学的碰撞交汇有可能大放异彩。

  作为全球领先的云计算及人工智能科技公司,阿里云在气象预测方面具有长远布局。不久前,针对"利奇马"台风登陆,阿里云、千寻位置与浙大正呈全面启动"万房上云"计划,利用云计算和北斗定位技术,提供基于毫米级的高精度的监测服务,实现实时监控台风等环境因素对房屋的影响并及时预警,避免危房伤人事故发生。目前,阿里云还投入到数十种灾害的对抗中,包括危房监测、台风预警、城市内涝、余震捕捉、山体滑坡、农业干旱等,为自然灾害预测预警提供技术。

  同时,作为中国高质量的AI开发者社区,阿里云天池数据众智平台,自 2014 年推出以来,已拥有来自全球 98 个国家和地区的 35 万位开发者。通过紧扣政府、机构和组织的人工智能技术融合转化需求,阿里云天池大赛对接全球人工智能开发者,为气象、医疗、金融等数十个应用场景输送各类数据智能解决方案,调动天池开发者生态优势,保障了大赛持续高质量运作。

  随着人工智能在气象领域内应用研究的深入,大赛有望推进全球算法开发者与高校和企业的产学研合作,挖掘人工智能在气象领域内的发展潜力,从而更好地支撑城市的气象减灾和智能化管理。

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