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和鲸全力支持丨第一届齐鲁风云气象智能算法挑战赛圆满落幕!

作者:砍柴网发布时间:2023-08-09

原标题:和鲸全力支持丨第一届齐鲁风云气象智能算法挑战赛圆满落幕!

7 月 20 日,中国气象局印发《人工智能气象应用工作方案(2023 - 2030年)》,旨在加快布局国产人工智能气象应用技术体系建设,推动人工智能技术在气象观测、预报及服务中的深度融合应用,为监测精密、预报精准、服务精细提供新的技术支撑。

为响应国家顶层政策、充分利用作为新一轮科技革命与产业变革重要驱动力量的人工智能技术,促进山东省气象高质量发展、协助解决技术瓶颈问题,山东气象学会联合山东信息协会组织开展第一届齐鲁风云气象智能算法挑战赛(下简称“大赛”),和鲸科技作为协办单位全程为本次大赛提供支持。

大赛面向社会各界科技创新力量,分赛道提供三道赛题,分别为:0 - 6 小时降水临近外推预报算法、0 - 24 小时降水短时预报算法、逐 1 小时风向风速和小时内极大风速 0 - 48 小时短期预报算法——主办方希望选手通过参赛能够深入理解并掌握先进算法在气象领域的应用,也希望能以大赛为触点形成社会化众创机制,为跨领域、跨学科联合解决业务难题提供有效途径。

本次大赛共有来自江苏、北京、山东等全国各地的总计 1522 名气象算法爱好者结成 1242 支参赛队伍于和鲸社区赛事平台完成报名,选手中,有来自中国气象局、弘象科技、航天宏图的算法工程师、气象技术人员,也有来自北大、国科大、南信大的教师及学生。

和鲸社区赛事平台接入由浪潮云提供的 CPU、GPU 算力资源,全程为以上 1522 名选手的平稳参赛提供保障;此外,和鲸也支持在线答疑,后台工单系统与赛事社群相结合,快速响应大赛进程中选手们遇到的各类问题。

最终,和鲸社区赛事平台共收到来自赛道一的 2028 次作品提交,赛道二的 1811 次作品提交、赛道三的 3666 次作品提交。

赛道三 533 位参赛者共形成 3666 次作品提交

为公正评价参赛作品,和鲸协助主办方构建完善的评审体系,并随大赛进程分阶段提供不同的辅助功能、服务:

初赛阶段,和鲸仅针对选手经由算法模型推理输出的客观结果文件进行自动化评审、实时出分。

复赛阶段,选手首先打包上传推理阶段代码,并将其于和鲸旗下数据科学协同平台 ModelWhale 部署为模型服务;和鲸提供自动化模型评审,可在选手不接触测试数据的情况下针对模型服务的客观性能实时出分,更大程度地保证赛事公平性,同时大幅提升评审效率。模型评审环节得到优异成绩的作品,为防止出现抄袭等作弊行为,和鲸要求选手另外上传模型训练代码,并保证模型训练代码与推理阶段代码均能于 ModelWhale 实现复现;为避免选手因模型文件较大浪费过多时间,和鲸提供离线任务,支持代码的云端托管运行,使选手能够在脱机状态完成任务部署,彻底解放时间、精力。

决赛阶段,主办方选取晋级选手在复赛自动化模型评审环节得分最高的算法模型,输入 2023 山东省区域气象的真实数据再次调用模型服务,评审出分;选手以线下答辩的形式进行算法及成果展示,专家对其进行提问、展开交流,完成最终的评审工作。

评审进行过程中,有不少参赛作品远超预期,和鲸协助主办方遴选出最先进的人工智能气象算法,将其纳入山东气象业务服务智能气象算法库,有效提升灾害性天气监测预报预警的精准度与提前量,进一步筑牢气象防灾减灾的第一道防线。

7 月 16 日,大赛决赛暨颁奖仪式于山东省济南市完美收官,和鲸为决赛全程提供线下服务。

经过层层选拔、激烈角逐,共有 26 份作品于决赛中脱颖而出,每一赛道分设 1 名一等奖、2 名二等奖、3 名三等奖及 2 - 4 名优秀奖,分别获得荣誉证书及 1500 - 40000 元不等的参赛奖金。

颁奖仪式中,山东气象学会理事长庞鸿魁表示,举办大赛是推进山东气象科技创新、扩大开放合作的重要举措,下一步,山东气象将加强与获奖选手及其单位间的合作,加强与承办、协办单位间的合作,形成社会化众创机制、进一步完善大赛成果,让新技术在天气预报业务中充分发挥作用,为推动气象高质量发展、服务保障山东“走在前、开新局”贡献力量。

和鲸科技作为协办单位,全程、全力配合大赛主办方、承办方,协助选手参赛、点对点深度支持各级评审工作,始终贯彻大赛精神,为山东省乃至国家气象科学领域培养、遴选、输送应用型数据科学人才,推动全行业的发展与进步。

和鲸集成功能强大的数据科学协同平台 ModelWhale,拥有丰富实战案例资源的和鲸社区,及和鲸科赛多年的办赛经验与比赛模块,构建出了最完备的产品 + 资源 + 服务体系,覆盖地球科学、生物医学、人文社科等专业领域,且已将最佳实践落实于国家气象信息中心、中国自然资源航空物探遥感中心等国家级机构,希望能用已积累、沉淀的经验及方法论,为每一家有意向参与应用型数据科学人才培养的开拓者单位带来实质性的帮助。

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