近年来，AI for Science受到越来越多的关注，成为AI发展的重要趋势之一。在“大算力”“大数据”“大知识”融合时代，科学智能（AI for Science）将对基础科学研究范式变革产生重要影响。11月30日，首届世界科学智能大赛决赛在上海举办，我院2023届毕业博士研究生李扬（现就职于南京气象科技创新研究院）与气科院人工智能气象应用研究所梁钊明研究员以及湖南省气象台游枭雄高级工程师组建的“DontMind”团队参加了本次大赛的大气科学赛道竞逐，从全球2071支团队中脱颖而出，喜获大气科学赛道决赛三等奖。
世界科学智能大赛是为了推动AI与科学领域的融合发展，开拓科研的新范式，培养能有效融合专业知识、算力、算法和数据的创新复合型人才，在上海市发改委、上海市经信委、上海市教委、上海市科委的指导下，复旦大学与上海科学智能研究院主办，阿里云、中国电信和中国通信云大所联合协办的赛事，大赛由院士和科学界权威专家共同凝练了生命科学、大气科学、材料科学、流体力学、量子力学5个领域的关键科学问题作为比赛5个赛道的命题。自6月27日开赛以来，集结了来自全球18个国家与地区的11653名选手，有530支团队取得了超出传统方法的结果，经过初赛和复赛，最终有30支决赛队伍（5个赛道各6支队伍）脱颖而出。
本次大赛的大气科学赛道命题为基于ERA5再分析资料预测华东地区未来5天的地面温度、气压、风速、海平面气压和降水。与AI驱动的全球气象大模型不同，该命题更关注区域的预报，具有其独特性。针对“华东区域AI中期天气预报大赛”这个赛题，他们构建了三维分离时空注意力自适应傅立叶模型，同时采用并行时间编码技术解决当前气象大模型自回归训练导致的误差迅速累积问题，并利用高低空多要素分离策略解决多目标优化导致的性能衰减问题。在解题过程中，经常面临数据驱动与常规认知的相互碰撞，这让他们头疼不已，也越挫越勇，最终得出了“有时候需要用‘反直觉’的思路来思考数据驱动问题”的经验。
经过方案设计、模型构建、训练策略讨论、大量试验计算等工作和努力，“DontMind”团队获得了初赛第一和复赛第五的成绩，进入决赛的答辩环节，最终获得三等奖。在决赛答辩环节中的6支队伍均很好地呈现了各自解决方案的特色和创新，有基于AI全球气象大模型的迁移和微调，有在损失函数中引入涡度和散度的软约束，有基于深度学习模块的递进预训练和更新等创新工作，而“DontMind”团队则提出了并行时间编码的自回归方式和高低空分离策略，对模型的预报效果有明显提高。
经过多月的努力，本次比赛让团队对区域预报AI模型构建技术难点有了更为深入的了解，AI在中短期天气预测方面一定程度战胜了传统方法和数值模式预报，但是也需要克服诸如AI模型预报误差的迅速累积、预测结果过于平滑等问题。首届世界科学智能大赛是深度探索自身所在领域的机会，能够借此看到AI与大气科学领域深度融合后带来的机遇和挑战，挖掘出更多的发展可能。
