7 月 23 日消息,，谷歌公司最新發(fā)布了名為 NeuralGCM 的全新 AI 模型,，結合機器學習和傳統(tǒng)技術，構建了全新的 AI 天氣預測模型,，相關成果于昨日發(fā)表在《Nature》期刊上。
谷歌公司表示相比較其它純粹基于機器學習的天氣預報模型,，NeuralGCM 的特點在于成本更低,，在預報未來 1-10 天天氣方面準確度更高。
研究報告的共同作者,、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快速地運行,。
NeuralGCM 模型由谷歌研究院,、谷歌 DeepMind、麻省理工學院,、哈佛大學和歐洲中期天氣預報中心的科學家利用機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡研發(fā)而成,，其訓練模式如下：
· 以大腦神經(jīng)元為模型，根據(jù)過去幾十年的天氣數(shù)據(jù)進行訓練,。
· 它還使用物理方程描述大尺度天氣模式,，本質上結合了全球環(huán)流模型、物理密集型方法與人工智能驅動的任務,。
· 保留了一些大尺度物理學,，并用人工智能取代了部分建模工作。
研究人員說,，這樣做的結果是,，該模型可以用更少的計算能力更快地做出高質量的預測,。他們說，NeuralGCM 的準確度不亞于歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的 1-15 天預報,。
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