L'Administration Météorologique Chinoise lance le programme mondial open source du modèle IA 'Fenghe'

L'Administration Météorologique Chinoise (CMA) a lancé une initiative mondiale open source pour son modèle d'IA 'Fenghe', présenté comme le premier grand modèle linguistique axé sur la météorologie au monde, avec plus de cent milliards de paramètres. L'annonce a été faite lors de la Conférence Mondiale sur l'Intelligence Artificielle (WAIC) le 17 juillet.

Le modèle 'Fenghe', développé en collaboration avec des entités telles que le Xiong'an AI Innovation Research Institute et ZhiPu, vise à faire progresser l'utilisation de l'IA dans les services météorologiques et à soutenir la coopération mondiale en matière de prévention des catastrophes et de développement durable. Il est conçu pour fournir un soutien intelligent à l'analyse météorologique, à l'évaluation des risques et à la fourniture de services.

Le modèle a été entraîné sur un ensemble de données de plus de 50 millions de tokens de données de services météorologiques de haute qualité et d'informations faisant autorité. Le CMA a rendu publics les poids complets du modèle et les interfaces API standardisées sur des plateformes telles que GitHub et Hugging Face, permettant ainsi l'intégration dans diverses applications, y compris les applications mobiles et les mini-programmes.

'Fenghe' soutient actuellement les services météorologiques nationaux et offre des informations météorologiques personnalisées et des avertissements de risques au public en Chine. Une version internationale, prenant en charge l'anglais et le chinois, est déjà intégrée au système d'alerte précoce 'Mazu', fournissant des fonctionnalités intelligentes de questions-réponses, des requêtes météorologiques et des analyses de risques pour les utilisateurs mondiaux.

Grâce à cette initiative, le CMA vise à créer un écosystème ouvert pour l'IA météorologique. La communauté mondiale peut exploiter le modèle pour développer de nouveaux produits de risque, traduire des avertissements complexes en formats compréhensibles et les intégrer à d'autres secteurs tels que le transport et l'énergie, renforçant ainsi les systèmes d'alerte précoce.