“上天”“入地”“下海” AI驱动中国科学创新加速前行

2025-03-21 16:54 明珠号

人民资讯

金乌网络结构图。阿里云供图

在耀斑预测方面，研究团队以SDO卫星公开数据、怀柔基地35厘米磁场望远镜数据和夸父一号（ASOS）全日面矢量磁像仪数据为主要数据源进行训练和测试。最终模型展现了卓越的性能，尤其是在X级耀斑的预测上，达到了95%的准确率和100%的真实阳性率。

“入地”

对中国科学院的科研人员来说，做学问、做研究是他们的本分，分担国家重大任务是责任，为国民经济服务是目标。在追日问天的同时，阳光下泛着冷冽蓝光的青藏高原冰川，西太平洋的南海碧波之下，一代又一代的科研人员在不断坚守国家生态安全屏障。

青藏高原，是世界屋脊、亚洲水塔，是地球第三极，同时也是未来全球气候变化影响中不确定性最大的地区之一。过去五十年，青藏高原气候变暖幅度是同期全球平均值的2倍，这不仅改变了冰川等固态水与湖泊、河流等液态水的库存比例，还因区域大气环流的变化重塑了青藏高原水体的空间分布格局。

面对这一现实挑战，中国科学院青藏高原研究所联合阿里云自主研发了首个专注于气候变化适应领域的水-能-粮多模态推理大模型——洛书。该模型集成训练并整合了科研人员自主研发的可解释AI驱动水能耦合模型“思源”，通义千问最新推理模型Qwen-QwQ和通义千问多模态大模型Qwen2.5-VL。

洛书模型的核心创新在于其时空特征注意力算法。融合该算法的思源模型在青藏高原复杂水文环境下的多点模拟准确率高达98%，在未见数据上的泛化能力更超越了许多传统水文预测方法的模拟水平，此外，相比传统水文模型耗时数周乃至更长的调参成本，其训练只需花费3个多小时。

“下海”

把视线转向南海碧波之下。作为西太平洋最大的边缘海，南海拥有广泛发育的珊瑚礁生态系统，珊瑚礁生态系统是地球上生物多样性最高的生态系统之一，被誉为海洋中的“热带雨林”。珊瑚礁本身能够高分辨率记录气候环境信息，也是研究过去气候变化和预测未来全球变化的优良载体。

然而，当前珊瑚礁研究面临诸多挑战。传统方式的效率低下、成本高昂且容易出错，已成为制约珊瑚礁研究发展的瓶颈。面对这一难题，中国科学院南海海洋研究所杨红强研究员团队依托十年积累的海量数据，开启了人工智能驱动的研究范式转型。他们发现，大模型在图像和视频处理领域已展现出卓越的能力，尤其是在图像识别与分割任务中的成熟应用，为智能化分析珊瑚礁影像数据提供了全新的解决方案。