2021“AI Earth”人工智能创新挑战赛，由阿里巴巴达摩院联合南京信息工程大学、国家气候中心、国家海洋环境预报中心、安徽省气象局共同创办。于2月1日到3月31日在线上举行晋级赛，西安交通大学软件学院研二学生桑维光带领团队参加了此次挑战赛并获得冠军。

在4月22日举行的现场终极赛答辩中，西安交通大学代表队swg-lhl提出的Temporal Convolutional Neural Network（TCNN）模型最终获得了冠军。大赛以“AI助力精准气象和海洋预测” 为主题，聚焦全球大气海洋研究前沿方向，希望利用AI技术，基于历史气候观测和模拟数据，构建预测厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的深度学习模型，预测未来1-24个月的Nino3.4指数。本次竞赛有以下几个难点：1）时间和空间不同维度的信息提取与平衡：在预测未来气候提取特征时，不仅要考虑经纬度图的空间信息还要考虑到时间序列的信息。此外还应该解决经纬度图的固有语义差异性和时间序列的多尺度问题。 2）数据样本少：气候观测数据量不足，导致测试集结果浮动较大。设计模型时要考虑过拟合的问题。

针对上述难点，研究团队采用了一种全新的分离时空提取模型Temporal Convolutional Neural Network（TCNN），交替使用CNN和TCN方法提取时空特征，更有效地降低参数量和过拟合风险。同时，为了感受不同尺度的时间维度信息，使用了3种尺度图去提取时间特征并融合。最终模型更加鲁棒且精准的预测了Nino3.4指数，并一举取得挑战赛冠军。

本次大赛聚焦全球大气海洋研究前沿方向，共吸引到海内外2849支队伍参赛，推进了人工智能技术在气象和海洋领域的学术合作、人才培养、技术交流以及多学科交叉融合应用，并探索利用人工智能技术突破行业关键性瓶颈，促进了行业前瞻性研究发展。西安交通大学代表队swg-lhl由研究生桑维光、罗海伦组成，指导教师为徐亦飞老师和赵加坤老师。