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谷歌發(fā)布NeuralGCM天氣預(yù)報(bào)AI模型:運(yùn)行成本更低、預(yù)測(cè)更準(zhǔn)

2024年7月23日 09:42  IT之家  作 者:故淵

谷歌公司最新發(fā)布了名為 NeuralGCM 的全新 AI 模型,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)技術(shù),構(gòu)建了全新的 AI 天氣預(yù)測(cè)模型,相關(guān)成果于昨日發(fā)表在《Nature》期刊上。

谷歌公司表示相比較其它純粹基于機(jī)器學(xué)習(xí)的天氣預(yù)報(bào)模型,NeuralGCM 的特點(diǎn)在于成本更低,在預(yù)報(bào)未來(lái) 1-10 天天氣方面準(zhǔn)確度更高。

研究報(bào)告的共同作者、谷歌研究公司的斯蒂芬 霍耶爾(Stephen Hoyer)表示,NeuralGCM 模型是開源的,用戶可以在筆記本電腦上相對(duì)快速地運(yùn)行。

NeuralGCM 模型由谷歌研究院、谷歌 DeepMind、麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)和歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心的科學(xué)家利用機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研發(fā)而成,IT之家附上其訓(xùn)練模式如下:

以大腦神經(jīng)元為模型,根據(jù)過(guò)去幾十年的天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

它還使用物理方程描述大尺度天氣模式,本質(zhì)上結(jié)合了全球環(huán)流模型、物理密集型方法與人工智能驅(qū)動(dòng)的任務(wù)。

保留了一些大尺度物理學(xué),并用人工智能取代了部分建模工作。

研究人員說(shuō),這樣做的結(jié)果是,該模型可以用更少的計(jì)算能力更快地做出高質(zhì)量的預(yù)測(cè)。他們說(shuō),NeuralGCM 的準(zhǔn)確度不亞于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)的 1-15 天預(yù)報(bào)。

編 輯:章芳
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