國(guó)際最新研發(fā)出一款機(jī)器學(xué)習(xí)模型 有望準(zhǔn)確預(yù)測(cè)天氣與氣候
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7月23日，谷歌發(fā)布了一項(xiàng)名為NeuralGCM的新AI模型,，該模型通過(guò)融合機(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)技術(shù),，革新了天氣預(yù)測(cè)領(lǐng)域。這項(xiàng)研究成果已在《Nature》雜志上發(fā)表,。與僅依賴機(jī)器學(xué)習(xí)的其他天氣預(yù)報(bào)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(bào)上展現(xiàn)了更高的精確度,。
斯蒂芬·霍耶爾,，來(lái)自谷歌研究公司的研究報(bào)告共同作者，指出NeuralGCM模型是開(kāi)放源代碼的,，用戶能便捷地在個(gè)人筆記本電腦上運(yùn)行此模型,，無(wú)需高端計(jì)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(bào)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(jìn)行訓(xùn)練,，并運(yùn)用物理方程來(lái)刻畫(huà)大規(guī)模天氣系統(tǒng)動(dòng)態(tài),。模型獨(dú)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(shí)現(xiàn)了計(jì)算效率與預(yù)測(cè)質(zhì)量的雙重提升,。
據(jù)研究人員介紹,，NeuralGCM憑借優(yōu)化的計(jì)算力需求，能夠迅速生成高精度預(yù)報(bào),，其1至15天的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率可與歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的預(yù)報(bào)水平媲美,。
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