12月27日，达摩院与江苏省气象台达成合作，双方将联合展开短临极端大风AI预报算法、三维雷达回波外推等技术的研究，解决极端大风预报准确率不高的难题，并进一步为大风灾害预警、新能源电力调度提供高效服务。
与降水、温度、湿度等气象信息不同，大风的形成和影响因素更为复杂。因为，风场受近地面下垫面类型、地形等影响较大，且风场的变化速度快，风向、风速都难以准确预测。目前，国内外机构大风的预测主流方案依旧是传统数值模式，其准确率仅为50%左右，诸如龙卷风之类的强对流天气捕捉的几率更是微乎其微。
数值模式的极大风海区格点预报，不同颜色代表不同强度大风，17.2-20.8为8级大风
江苏省风能资源丰富，已建设亚洲最大海上风电场，并逐步并网，而风功率预测成为保证电力平衡的关键。此外，江苏省也是港口大省，大风天气对航海、海上施工等作业影响很大，精准预测大风天气是防灾减灾的关键。
江苏省气象台预报员正在监测大风天气
此次江苏省气象台与达摩院达成合作，将深入分析雷达回波三维结构并研究中尺度系统定位等气象机理，达摩院AI Earth团队将针对大风预报任务研发全新AI算法，江苏省气象台通过气象数据挖掘不同条件下风速、风向的变化特征，提供具有专业领域预报经验和方法，进而改进预报质量。
江苏省气象台台长康志明表示：“极端大风的预报是世界级难题，相信未来AI和传统数值模式结合可有效提升整体预报能力，成为极端天气预报的关键技术。”
达摩院资深算法专家李昊表示：“AI在气象预测上拥有广阔前景，我们已成功研发短临降水天气预报算法，但AI的能力不仅限于此，未来它对风、云、雨等气象信息都能做出更精准的预测。”
达摩院AI Earth短临天气预测算法研究成果被顶级期刊Remote sensing收录
2020年9月，达摩院发布天、空、地多源数据精准分析平台AI Earth，该平台可对卫星影像、无人机影像、实时视频流、气象数据、IoT数据等多源数据进行融合分析，目前，AI Earth相关技术已应用于水利部、国家气象中心、生态环境部等机构，相关短临天气预测算法研究成果已被顶级期刊Remote sensing收录。
