3月21日中午，清华大学地学系在蒙民伟科技大楼S927举办了2024年春季学期第二期午餐沙龙学术交流活动。本期活动邀请了地学系黄小猛教授作为主讲人，作了题为“基于神经算子的智能气象海洋模式探索”的报告。

黄小猛从数据驱动的智能模式在气象海洋预报中的发展演变为切入点，全面梳理了当前智能模式技术的最新进展和未来发展趋势。他的报告涵盖了多个领域的最新研究成果，包括FourCastNet、盘古天气、GraphCast、VIT-KNO、Climax、风乌、伏羲以及AI-GOMS等，为我们呈现了一个全景式的智能模式发展图景。在报告中，黄小猛提及了数据驱动的智能模式在气象海洋预报中的初见成效，探讨了以物理学为基础的机器学习方法，介绍了基于图神经网络的自回归模型在气象海洋预报中的优势，讲解了神经算子的理论基础及其在智能模式发展中的作用。他指出，神经算子为智能模式的发展提供了理论支撑，并通过具体案例展示了神经算子在不同方程中的应用效果。

作为智能海洋大模型AI-GOMS的研发团队，黄小猛重点介绍了这一模型的核心架构及其在海洋预报领域的重要性和潜力。详细解释了模型中的关键技术，如MAE掩码自编码、傅里叶频域变换等，以及这些技术在提高模型预报精度和效率方面的作用。通过这些技术的应用，AI-GOMS能够更准确地模拟海洋系统的复杂动态过程，为海洋预报提供更可靠的支持。AI-GOMS代表了智能模式在海洋预报中的最新成果，是对海洋领域模式预报的一次革命性尝试。

分享结束后，与会教师针对神经算子在气象和海洋领域的应用展开了热烈的讨论。

供稿：姚松坤 路雯

审核：耿睿