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第一期

  • NOAA发布应对新兴科学技术战略

      美国国家海洋和大气管理局(NOAA)近期发布了一系列针对重点领域关键技术的最新战略,旨在扩展其在人工智能、 无人系统、 组学和云服务领域的应用,以帮助美国提供世界上最好的天气预报以及发展美国蓝色经济。  人工智能(AI) 战略: AI 战略的总体目标是利用人工智能推进 NOAA 以需求为导向的任务优先重点。通过该战略, NOAA 致力于降低数据处理成本,...

  • NOAA人工智能战略——下一代地球科学分析   ◼ 中国气象局国际司(特约) 译  美国国家海洋和大气管理局(NOAA)人工智能(AI)战略将通过提高 AI 开发和使用的效率、效能以及整个机构的协调,从而显著扩大人工智能在 NOAA 各任务领域中的应用。由于随着卫星系统和架构、无人系统和商业数据来源的发展完善,数据开发能力会继续呈指数级增长,因而 AI 方法将为 NOAA 科学、产品及服务的质量和时效带来变革性进步。本文所用的“AI”一词包含了图 1“AI 能力”图表中所确定的各项能力。 制定本战略的原因在于 AI能力已在证明在性能和技术上有了显著提升,同时大大降低了成本和计算时间。  本战略符合关于保持美国在人工智能领域领导地位的总统行政令1以及 2019 年更新版国家人工智能研究和开发战略计划2。本战略还支持《2017 年天气研究和预报创新法案》 3中的规定及其 2019 年再授权4,以及《2018 年海洋技术助力商业参与法案》(CENOTE) 5。本战略还支持 2019 年 11 月 9 日签署的总统备忘录《美国专属经济区以及阿拉斯加海岸线及近海海洋制图备忘录》。最后, NOAA AI 战略可支持 2018—2022 年 DOC 战略计划6,并将加快 NOAA 两项最高优先重点,(1)通过建立地球预测创新中心(EPIC)重新获得在全球天气模拟领域的世界领导地位,以及(2)可持续地提高我们的海洋、海岸及五大湖的经济贡献(美国蓝色经济) 7。
  • NOAA无人系统战略   ◼ 中国气象局国际司(特约) 译   美国国家海洋与大气管理局(NOAA)无人系统战略的目的是通过增加无人飞机和海洋系统(以下简称“无人系统”或“UxS”)在 NOAA 各任务领域的应用和使用,从而极大地扩展关键、高精度和高时效性数据的收集和利用,以提高 NOAA 科学、产品和服务的质量和时效。可以通过做到以下几点实现该战略:加强和集中关键支持功能;在 NOAA 的任务领域中扩展无人系统的应用;维持研究并加速研究向业务的转化;扩大合作伙伴关系;提高工作人员对无人系统使用和运行的熟练程度。无人系统平台、传感器和架构将通过整合人工智能(AI)、其他计算工具和新的商业数据源,扩大未来的数据利用机会。
  • NOAA组学战略——变革性工具的战略应用   ◼ 中国气象局国际司(特约) 译   组学方法的进步可提高对海洋及五大湖生物群落的监测和了解能力。组学方法速度更快、价格更低廉和侵入性较低,而且提供的信息多于传统方法,因而可使美国国家海洋和大气管理局(NOAA)更好地提供其产品和服务。为此,诸如高通量 DNA 测序和后续的生物信息学分析等技术可帮助国家优先重点工作,包括渔业管理、水产养殖发展、食品和饮水安全、物种和栖息地保护、海产品消费者保护和天然产品发现。  NOAA 正在扩大对组学的使用。投资组学的重要性在于可提高效率、完善生态系统评估和预报、促进管理以及推进美国蓝色经济,估计这可为美国国内生产总值贡献 3040 亿美元,同时每年可提供 330 万个工作岗位1。蓝色经济包括通过海洋和五大湖提供的资源、服务和效益,例如工作、食品、水、能源、娱乐及商业产品。  本组学战略以及无人系统、人工智能和云战略旨在通过提高其在整个机构的发展和使用效率、效能以及协调,从而显著扩大 NOAA 对这四个新兴科学技术重点领域的应用。
  • NOAA云战略(2019—2024)——最大化 NOAA 云服务的价值(公众意见稿)   目的和范围  本文档定义了指导 NOAA 采取和利用云服务的战略。该战略对变化进行了假设,并要求对 NOAA 的 IT 环境的现代化采取新的思路。传统上,现代化方案从遗留体系架构开始,然后评估体系架构替代方案以满足需求。该战略则需要一个完全不同的、相反的方法——一种从最终状态架构开始的方法(具体地说,一个多供应商、多租户商业云环境),接下来是需求和商业案例分析,以确定云需求的适用性,如果合适,就确定需求的架构最佳排列方式(例如,私人、混合、公共)。传统的方法是渐进式的,并倾向于延续传统的烟囱式的基础设施,而新方法则拥抱变化,并为协作和共享资产(包括基础设施和数据)创造了重要的机会。  作为 NOAA 的一种全新的、从根本上不同的方法,该战略认识到了固有的风险,包括意外后果的风险。为了减少这种风险和类似风险,该战略需要智能迁移,从成本、进度和性能角度对可行的体系架构替代方案进行全面而客观的评估。此外,仔细地考虑其他可能带来意外后果的因素是至关重要的。