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谷歌深度思維AI模型GenCast表現超越現有天氣預報

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-12-13     來源:科技日報     瀏覽次數:69
核心提示:新一期《自然》雜志發表的一項研究報道了深度思維推出的最新機器學習模型。該模型能根據當前和未來天氣進行可靠的概率天氣預報,其表現不但超過了最好的傳統中程天氣預報,還能更好地預測極端天氣、熱帶氣旋路線和風能產量。

科技日報訊 (記者張夢然)新一期《自然》雜志發表的一項研究報道了深度思維推出的最新機器學習模型。該模型能根據當前和未來天氣進行可靠的概率天氣預報,其表現不但超過了最好的傳統中程天氣預報,還能更好地預測極端天氣、熱帶氣旋路線和風能產量。

 

準確的天氣預報對于個人、政府和組織的日常關鍵決策必不可少,比如決定是否帶雨傘,評估風能產量,規劃如何應對極端天氣等。氣象預報傳統上使用數值天氣預報法,這種方法可以估計當前天氣,并基于此預測未來一段時間的天氣(稱為確定性預報)。這會產生大量潛在情景,通過結合這些情景就能進行天氣預報。

 

谷歌深度思維團隊此次展示了一種名為“GenCast”的機器學習天氣預測方法。該方法能生成概率性預測,即根據當前和之前的天氣狀態預測未來天氣的可能性。團隊用40年(19792018年)的天氣發生最佳估計分析數據訓練了GenCast,使其能在8分鐘內對超過80個表面和大氣變量進行以12小時為單位的15天全球預報。相較于歐洲中期天氣預報中心的集合預報(ENS,一種確定性預報且是全球當前最好的中期預報),他們發現,在用于評估表現的1320個指標中,GenCast在其中97.2%的指標上都優于ENS。此外,GenCast在預測極端天氣、熱帶氣旋路線和風能產量時更有效。

 

團隊指出,GenCast或能提供更高效、準確的天氣預報,以支持實際規劃。


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