國際最新研發(fā)出一款機(jī)器學(xué)習(xí)模型 有望準(zhǔn)確預(yù)測(cè)天氣與氣候
7月23日,谷歌發(fā)布了一項(xiàng)名為NeuralGCM的新AI模型,該模型通過融合機(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)技術(shù),革新了天氣預(yù)測(cè)領(lǐng)域。這項(xiàng)研究成果已在《Nature》雜志上發(fā)表。與僅依賴機(jī)器學(xué)習(xí)的其他天氣預(yù)報(bào)模型相比,NeuralGCM不僅成本效益更佳,而且在1至10天的短期天氣預(yù)報(bào)上展現(xiàn)了更高的精確度。
斯蒂芬·霍耶爾,來自谷歌研究公司的研究報(bào)告共同作者,指出NeuralGCM模型是開放源代碼的,用戶能便捷地在個(gè)人筆記本電腦上運(yùn)行此模型,無需高端計(jì)算設(shè)備。
NeuralGCM這一創(chuàng)新成果,是谷歌研究院、DeepMind、麻省理工學(xué)院、哈佛大學(xué)以及歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心跨領(lǐng)域合作的產(chǎn)物。其構(gòu)建原理模擬了大腦神經(jīng)元的工作方式,基于數(shù)十年的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,并運(yùn)用物理方程來刻畫大規(guī)模天氣系統(tǒng)動(dòng)態(tài)。模型獨(dú)特之處在于,它在維持關(guān)鍵的大氣物理學(xué)原理基礎(chǔ)上,巧妙融入人工智能,替代了部分傳統(tǒng)的復(fù)雜建模環(huán)節(jié),從而實(shí)現(xiàn)了計(jì)算效率與預(yù)測(cè)質(zhì)量的雙重提升。
據(jù)研究人員介紹,NeuralGCM憑借優(yōu)化的計(jì)算力需求,能夠迅速生成高精度預(yù)報(bào),其1至15天的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率可與歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)的預(yù)報(bào)水平媲美。