11月16日，历时四个月的激烈角逐，由中国气象局主办的全国智能气候预测技术比赛在北京落下帷幕。

我实验室前沿研究中心人工智能海洋学组成立团队，代表南方海洋实验室参加次月降水预报比赛。经四个月紧张比拼，这个平均年龄仅27岁且此前并无降水预报经验的年轻团队，成功闯入决赛答辩环节，总成绩居院校组第四名，获得优秀奖。

团队成员利用基于梁氏信息流的因果人工智能进行次月降水预报，创造性地在机器学习中加入因果关系约束，使得到的模型具有动力学意义。比赛期间，团队成员不断对模型进行调优，增删关键因子并调整动力约束。模型预报能力亦随之稳步提升，并在末月达到最优。此类积累将为参加下一届比赛扎下良好根基。

近年来，团队成员已成功地将因果人工智能方法应用于台风突然转折路径预报、海表高度重构以及中太平洋厄尔尼诺预报中，在预报效果上取得了显著进步；相关研究获国家自然科学基金重点项目支持。

团队在比赛中采用的梁氏信息流（或梁氏-克里曼信息流）理论以及由此而来的定量因果分析是由第一性物理原理在严格意义上推导而来的，其正确性与普适性有充分的保证，这与传统的、统计意义上的因果推断形成鲜明的对比。由于得到了显式解，其计算性能异常优越，较之传统的因果推断快几个量级以上。一个推论是：有因果必有相关，有相关不必有因果，用一个清晰的数学表达式阐述了三百多年来哲学上关于因果与相关的争论。凡此种种，都是其它基于统计方法的因果分析工具无法具备的。迄今为止，该理论已被国外成功地应用于量子信息、金融、神经科学以及气候等诸多领域的研究。