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(jié)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，IT之家附上其訓練模式如下：
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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。
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它還使用物理方程描述大尺度天氣模式，本質(zhì)上結(jié)合了全球環(huán)流模型、物理密集型方法與人工智能驅(qū)動的任務。
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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(jié)果是，該模型可以用更少的計算能力更快地做出高質(zhì)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。