📣 Skicka ert pressmeddelande till oss
Webbplatsen uppdateras var 15:e minut
Teknologi

Kinas meteorologiska institut lanserar 'Fenghe'-AI-modell globalt

Kinas meteorologiska institut har lanserat sin AI-modell "Fenghe" och inlett ett globalt open source-program. Modellen syftar till att förbättra vädertjänster och katastrofhantering.

17 juli 2026
Kinas meteorologiska institut lanserar 'Fenghe'-AI-modell globalt
Bilden är en AI-genererad illustration

Kinas meteorologiska institut (CMA) har inlett ett globalt open source-program för sin AI-modell "Fenghe", som beskrivs som världens första storskaliga, öppna språkmodell för meteorologi med hundra miljarder parametrar. Lanseringen skedde vid världskonferensen om artificiell intelligens (WAIC) den 17 juli.

"Fenghe" har utvecklats i samarbete med Xiong'an AI Innovation Research Institute och ZhiPu. Syftet är att främja användningen av AI inom meteorologitjänster och stödja globalt samarbete kring katastrofförebyggande och hållbar utveckling. Modellen tillhandahåller intelligent stöd för väderanalys, riskbedömning och leverans av meteorologiska tjänster.

Modellen har tränats på över 50 miljoner tokens av högkvalitativ meteorologisk data och auktoritativ information. CMA har gjort modellens fullständiga vikter och standardiserade API:er tillgängliga på plattformar som GitHub och Hugging Face. Detta möjliggör integration av modellen i olika applikationer, inklusive mobilappar och mini-program.

"Fenghe" stödjer redan nationella meteorologitjänster och erbjuder den kinesiska allmänheten personaliserad väderinformation och riskvarningar. En internationell version, som stöder både engelska och kinesiska, är redan integrerad i "Mazu"-systemet för tidig varning. Den tillhandahåller intelligenta fråge- och svarfunktioner, väderförfrågningar och riskanteckningar för globala användare.

Genom detta program strävar CMA efter att bygga ett öppet ekosystem kring meteorologisk AI. Gemenskapen kan använda modellen för att utveckla nya riskprodukter, omvandla komplexa varningar till begriplig information och integrera den med andra sektorer som transport och energi, för att därmed stärka systemen för tidig varning.

Ursprunglig källa: ithome.com