中國海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)部張巍教授和董軍宇教授團隊在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補全的研究論文。該研究以特定氣候和地形的天氣雷達隱含知識為導(dǎo)引，引入 MCMC（ Markov Chain Monte Carl ） 采樣過程和郎之萬動力學(xué)（ Langevin dynamics ）機制，首次提出一種完全無監(jiān)督天氣雷達補全算法和模型（ CIDM：Comprehensive Inpainting Diffusion Model ），巧妙避開目前有監(jiān)督天氣雷達補全中，標注需要窮盡所有雷達數(shù)據(jù)缺失情形的難題，為天氣雷達補全問題開辟了無監(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和其他算法雷達補全對比

該研究在人才培養(yǎng)方面作出了有益探索，2022級計算機科學(xué)技術(shù)專業(yè)碩士研究生張新宇在團隊導(dǎo)師指導(dǎo)下，在雷達補全研究中作出重要貢獻，以第二作者和同等貢獻者身份參與撰寫兩篇TOP期刊論文。參與該研究的還有國家海洋環(huán)境預(yù)報中心宋曉姜研究員、逄仁波研究員、青島海洋氣象研究院金鑄玉等。

2023年以來，張巍教授和董軍宇教授團隊在人工智能氣象和海洋環(huán)境預(yù)報大模型上取得一系列成果：多任務(wù)學(xué)習(xí)解決單一模型同時訂正整個西北太平洋風(fēng)場方向和模值難題；提出動態(tài)像素開關(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)報網(wǎng)絡(luò)（Pixel-CRN）解決強對流樣本稀缺下臨近預(yù)報難題。在青島人工智能中心（AICC）的國產(chǎn)自主昇騰100P算力平臺和昇思生態(tài)上，構(gòu)建了全國產(chǎn)自主的瑯琊泊氣象海洋環(huán)境預(yù)報大模型并獲得華為認證（編號：E202212825）。被Marktechpost等國際知名AI新聞和評論平臺追蹤報道。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。上述研究得到多項國家自然科學(xué)基金和國家重點研發(fā)計劃的支持。

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

• 信息來源：中國海洋大學(xué)官網(wǎng) 信息科學(xué)與工程學(xué)部 作者：徐君嶺。

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