Сначала определите момент, для которого нужен прогноз
Для доставки важна погода к прибытию, а не только в момент отправления. Аналогичные задачи возникают при организации мероприятий, строительстве и планировании выработки энергии. Опубликованная заявка Huawei Cloud US20250258318A1 описывает получение метеоданных и целевого времени с последующим выбором моделей для его достижения. Запрос может относиться к одному моменту, периоду или заданной территории.
Этот метод раскрыт также в EP4603879A1. Американская публикация датирована 14 августа 2025 года; документ A1 сам по себе не подтверждает выдачу патента. На вход могут поступать температура, влажность, ветер и другие параметры. Инференс означает применение заранее обученных моделей к новым данным.
Библиотека моделей с разными временными шагами
Модель, предсказывающую состояние через час, приходится многократно запускать для дальнего горизонта. В раскрытом решении выбираются модели для различных интервалов — например, часа, трех часов или суток — и количество их запусков. При обучении прогноз из исторических данных можно сопоставлять с фактическими данными для соответствующего последующего момента.
Разница между моделями не сводится к названию. Могут различаться входы, архитектуры, обучение и алгоритмы итеративного инференса. Для одного интервала библиотека также может содержать несколько вариантов. Выбор связывает запрошенный горизонт с доступными моделями и числом их применений.
Передавайте прогнозное состояние следующей модели
Первая модель получает исходные метеоданные. Ее результат становится входом следующей, а конечный выход соответствует целевому времени. В описании приведена комбинация трех, двенадцати и семидесяти двух часов: суммарно 87 часов. Допускается и повторное использование одной модели.
Такой последовательный поток отличается от независимого запуска нескольких моделей на первоначальных данных. Порядок может задаваться разными правилами; единой обязательной последовательности для всех реализаций нет. Начальный момент этапа, его интервал и время выходного состояния должны быть согласованы.
Условная доставка с понедельника на вторник
Предположим, в понедельник в 08:00 нужен прогноз на вторник 11:00, то есть через 27 часов. Сначала суточная модель рассчитывает состояние на вторник 08:00. Затем трехчасовая модель получает именно этот прогноз и продвигает его до 11:00. Оба интервала входят в примеры библиотеки, описанные в заявке.
Промежуточное состояние — прогноз, а не новое наблюдение, сделанное во вторник утром. Иллюстрации объясняют обработку данных; они не содержат реального прогноза или вывода о безопасности доставки. Пример 24 + 3 часа показывает совместное продвижение времени и метеорологического состояния.
Объединяйте данные поверхности и атмосферы
Один вариант использует двумерные приземные данные вместе с трехмерными атмосферными данными, учитывающими высоту. Отдельная нейросетевая обработка формирует векторы признаков; их объединяют для прогноза, а затем разделяют на нужные выходы для поверхности и верхних слоев. Это работа с числовыми представлениями, а не простое наложение изображений.
Другой вариант добавляет смещения, зависящие от широты или высоты, к промежуточным значениям либо результатам механизма внимания. Внимание вычисляет связи между элементами входа, а смещения отражают положение. Эти операции решают иную задачу, чем выбор временных интервалов.
Соотносите описание заявки и функции продукта
Материалы Pangu описывают применения для температуры, влажности, ветра, давления на уровне моря, осадков и траекторий тайфунов. Они помогают понять возможные сценарии, но не доказывают внедрение каждого признака заявки во все продукты. Условной команде организаторов мероприятий полезно различать исходное и целевое время при обновлении прогнозов.
Заявка предусматривает и несколько сочетаний моделей для одного целевого момента, с показом или объединением результатов. Такое ансамблевое расширение отличается от передачи состояний по одной последовательной цепочке. Несколько комбинаций не являются обязательными для каждого запроса.
Описывайте связи обработки при анализе изобретения
Технический и патентный анализ требует определить исходные данные, расчет целевого момента, правила выбора моделей, промежуточные состояния и конечный выход. Следует показать, как согласуются время и формат на границах моделей, как соединяются и разделяются приземные и высотные представления.
Подготовку моделей необходимо отличать от обработки конкретного запроса. Описание входов, выбора, соединений и выходов дает инженерам и бизнес-команде общую основу для обсуждения технических различий. Одного названия продукта с ИИ-прогнозом недостаточно для объяснения этих различий или определения объема патентной охраны.
Прочитать исходный технический разбор
Опубликованная заявка США US20250258318A1
Опубликованная европейская заявка EP4603879A1
Официальная информация о Huawei Cloud Pangu
Технический разбор FlashAttention-2
Экспертиза в области патентов на ИИ и технический анализ