國際最新研發(fā)出一款機器學(xué)習(xí)模型 有望準確預(yù)測天氣與氣候
國際最新研發(fā)出一款機器學(xué)習(xí)模型 有望準確預(yù)測天氣與氣候
7月23日，谷歌發(fā)布了一項名為NeuralGCM的新AI模型,，該模型通過融合機器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)技術(shù),，革新了天氣預(yù)測領(lǐng)域。這項研究成果已在《Nature》雜志上發(fā)表,。與僅依賴機器學(xué)習(xí)的其他天氣預(yù)報模型相比,，NeuralGCM不僅成本效益更佳，而且在1至10天的短期天氣預(yù)報上展現(xiàn)了更高的精確度,。
斯蒂芬·霍耶爾,，來自谷歌研究公司的研究報告共同作者，指出NeuralGCM模型是開放源代碼的,，用戶能便捷地在個人筆記本電腦上運行此模型,，無需高端計算設(shè)備。
NeuralGCM這一創(chuàng)新成果,，是谷歌研究院,、DeepMind、麻省理工學(xué)院,、哈佛大學(xué)以及歐洲中期天氣預(yù)報中心跨領(lǐng)域合作的產(chǎn)物,。其構(gòu)建原理模擬了大腦神經(jīng)元的工作方式，基于數(shù)十年的氣象數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,，并運用物理方程來刻畫大規(guī)模天氣系統(tǒng)動態(tài),。模型獨特之處在于，它在維持關(guān)鍵的大氣物理學(xué)原理基礎(chǔ)上,，巧妙融入人工智能,，替代了部分傳統(tǒng)的復(fù)雜建模環(huán)節(jié)，從而實現(xiàn)了計算效率與預(yù)測質(zhì)量的雙重提升。
據(jù)研究人員介紹,，NeuralGCM憑借優(yōu)化的計算力需求,，能夠迅速生成高精度預(yù)報，其1至15天的預(yù)報準確率可與歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）的預(yù)報水平媲美,。
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