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    谷歌深度思維AI模型GenCast表現(xiàn)超越現(xiàn)有天氣預(yù)報(bào)

    放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2024-12-13     來(lái)源:科技日?qǐng)?bào)     瀏覽次數(shù):154
    核心提示:新一期《自然》雜志發(fā)表的一項(xiàng)研究報(bào)道了深度思維推出的最新機(jī)器學(xué)習(xí)模型。該模型能根據(jù)當(dāng)前和未來(lái)天氣進(jìn)行可靠的概率天氣預(yù)報(bào),其表現(xiàn)不但超過(guò)了最好的傳統(tǒng)中程天氣預(yù)報(bào),還能更好地預(yù)測(cè)極端天氣、熱帶氣旋路線(xiàn)和風(fēng)能產(chǎn)量。

    科技日?qǐng)?bào)訊 (記者張夢(mèng)然)新一期《自然》雜志發(fā)表的一項(xiàng)研究報(bào)道了深度思維推出的最新機(jī)器學(xué)習(xí)模型。該模型能根據(jù)當(dāng)前和未來(lái)天氣進(jìn)行可靠的概率天氣預(yù)報(bào),其表現(xiàn)不但超過(guò)了最好的傳統(tǒng)中程天氣預(yù)報(bào),還能更好地預(yù)測(cè)極端天氣、熱帶氣旋路線(xiàn)和風(fēng)能產(chǎn)量。

     

    準(zhǔn)確的天氣預(yù)報(bào)對(duì)于個(gè)人、政府和組織的日常關(guān)鍵決策必不可少,比如決定是否帶雨傘,評(píng)估風(fēng)能產(chǎn)量,規(guī)劃如何應(yīng)對(duì)極端天氣等。氣象預(yù)報(bào)傳統(tǒng)上使用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)法,這種方法可以估計(jì)當(dāng)前天氣,并基于此預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的天氣(稱(chēng)為確定性預(yù)報(bào))。這會(huì)產(chǎn)生大量潛在情景,通過(guò)結(jié)合這些情景就能進(jìn)行天氣預(yù)報(bào)。

     

    谷歌深度思維團(tuán)隊(duì)此次展示了一種名為“GenCast”的機(jī)器學(xué)習(xí)天氣預(yù)測(cè)方法。該方法能生成概率性預(yù)測(cè),即根據(jù)當(dāng)前和之前的天氣狀態(tài)預(yù)測(cè)未來(lái)天氣的可能性。團(tuán)隊(duì)用40年(19792018年)的天氣發(fā)生最佳估計(jì)分析數(shù)據(jù)訓(xùn)練了GenCast,使其能在8分鐘內(nèi)對(duì)超過(guò)80個(gè)表面和大氣變量進(jìn)行以12小時(shí)為單位的15天全球預(yù)報(bào)。相較于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心的集合預(yù)報(bào)(ENS,一種確定性預(yù)報(bào)且是全球當(dāng)前最好的中期預(yù)報(bào)),他們發(fā)現(xiàn),在用于評(píng)估表現(xiàn)的1320個(gè)指標(biāo)中,GenCast在其中97.2%的指標(biāo)上都優(yōu)于ENS。此外,GenCast在預(yù)測(cè)極端天氣、熱帶氣旋路線(xiàn)和風(fēng)能產(chǎn)量時(shí)更有效。

     

    團(tuán)隊(duì)指出,GenCast或能提供更高效、準(zhǔn)確的天氣預(yù)報(bào),以支持實(shí)際規(guī)劃。


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