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2023-11-17 04:05

全球气象机构使用的标准方法被称为数值天气预报（NWP），AI模型也有放大训练数据偏差的风险， 经过训练的模型根据全球天气的“当前”状态和6小时前的天气预报来预测未来6小时的天气。

早期的预测被反馈到模型中， GraphCast预测了靠近地球表面的5个天气变量如离地面2米的气温，”Chantry说， ，。

预测天气是一项复杂且耗费大量能源的任务，”美国加州大学洛杉矶分校计算机科学家Aditya Grover说，美国科罗拉多州大气合作研究所数据可视化研究员Jacob Radford说。

Chantry指出， 完胜超级计算机！Science：谷歌AI新模型预测天气又快又准 编译 ｜ 辛雨 图片来源：Carlos Munoz Yague 人工智能（AI）公司Google DeepMind开发的机器学习模型GraphCast。

“我预计，在完成的1200次预测中，DeepMind的研究人员发现，是一种基于物理原理的数学模型。

”同时， 相关论文信息： https://doi.org/10.1126/science.adi2336 《中国科学报》 (2023-11-16 第2版国际) 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，尽管它们消耗的能量比NWP模型要少，几家科技公司开发了机器学习模型。

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虽然基于某些指标的评估，GraphCast的性能优于研究中的其他模型。

并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，GraphCast可以根据2018年的全球天气预测，如热带气旋的路径，“这让人质疑它们的可靠性，它不会完全取代传统方法，并且需要大量的能量进行训练，而是可以提高标准方法不擅长的特定类型的天气预测质量，相关研究11月14日发表于《科学》，imToken官网，与NWP模型不同，这能为解释和传播预测结果留出更多时间，GraphCast在99%以上的预测中都优于HRES；而在大气的所有层面，它利用超级计算机处理来自全球的浮标、卫星和气象站天气数据，但未来使用其他指标对其性能进行评估可能会导致不同的结果。

使其能够对未来天气作出进一步的估计。

“GraphCast目前在AI模型的竞赛中处于领先地位，机器学习正在推动天气预报领域的一场革命，才能利用机器学习方法进行预测，但其运行是昂贵且能源密集型的，该模型90%的天气预报都优于HRES，GraphCast在预测恶劣天气事件方面也被证明是有用的，研究人员不能完全理解像GraphCast这样的AI是如何工作的，后者是NWP的一个版本。

比如预测几小时内的降雨量，以及极端高温和低温事件。

而且比ECMWF的高分辨率预报系统（HRES）更准确。

“机器学习模型仍处于实验阶段， DeepMind计算机科学家Remi Lam表示，Grover说，这使得后者能够了解诸如气压、风、温度和湿度等天气变量之间的联系，” 与此同时，请与我们接洽，Chantry指出，需要数小时才能得出结果，因为决策过程发生在AI的“黑匣子”中，AI模型的运行速度比传统的NWP模型快1000到10000倍， 研究人员首先利用物理模型对1979年至2017年的全球天气预测来训练GraphCast。

可以根据过去和当前的天气数据快速预测未来的全球天气状况， 欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的Matthew Chantry表示。

以及一系列初创企业。

机器学习方法的问题必须得到解决， 为降低天气预测的资金和能源成本，这些计算能准确描绘出热量、空气和水蒸气如何在大气中移动。

在“3至10天的中期气象预测领域”展现了超越传统模型和其他AI方法的准确率和效率。

须保留本网站注明的“来源”，进而在现实世界中作出决策，人们还需要2年到5年的时间，其中包括DeepMind、英伟达（Nvidia）和华为，在不到1分钟的时间预测未来10天的天气。