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    谷歌AI天氣模型NeuralGCM新突破:計算效率其它模型高出10萬倍

    2024年07月23日 15:06:52   來源:AIbase基地

      最近,谷歌在天氣預報領(lǐng)域取得了一項驚人的突破。他們開發(fā)了一種名為 NeuralGCM 的新型大氣環(huán)流模型,這個模型的計算效率比傳統(tǒng)的物理模型高出整整10萬倍,相當于過去25年的高性能計算進步速度。

      通過結(jié)合機器學習和物理建模,NeuralGCM 在模擬地球大氣方面表現(xiàn)得既快速又精準。這項研究的成果也發(fā)表在了國際頂級期刊《Nature》上,備受矚目。

      谷歌 CEO 在社交媒體上宣布了這一成果,并指出 NeuralGCM 將為科學家提供一個全新的氣候變化預測工具。這在全球氣溫急劇上升的當下,幫助研究者了解氣候變化對不同地區(qū)的影響,像是哪些地區(qū)可能遭遇長期干旱,或是沿海地區(qū)面臨的洪水風險。

      傳統(tǒng)的天氣預報模型通常依賴于物理定律,將地球分成邊長50到100公里的立方體,計算這些區(qū)域內(nèi)的天氣變化。然而,這種方法因為尺寸過大,很多重要的氣候過程被忽略了。與之不同的是,NeuralGCM 利用神經(jīng)網(wǎng)絡,從已有的數(shù)據(jù)中學習小尺度天氣事件的物理原理,大幅提升了模擬的準確性。

      NeuralGCM 通過對1979年至2019年的天氣數(shù)據(jù)進行訓練,展現(xiàn)出在2到15天內(nèi)的天氣預報準確性超越現(xiàn)有最先進的物理模型。在氣候預測方面,NeuralGCM 的表現(xiàn)也相當亮眼,尤其是在溫度預報上,其誤差僅為傳統(tǒng)模型的三分之一。

      此外,NeuralGCM 在運行速度和計算成本上都極為高效,與傳統(tǒng)模型相比,速度快了3500倍,計算成本比X-SHiELD低了10萬倍,只需普通計算機就能運行。

      NeuralGCM 的推出標志著氣候建模領(lǐng)域的一次重大飛躍,不僅為未來的天氣預報提供了新的可能性,也讓我們對氣候變化的研究有了更強有力的支持。

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