Google DeepMind创新推出“GenCast”天气预报模型,仅需8分钟即可构建未来15天的天气预测。这一先进的AI模型不仅提供了天气不确定性和风险的预测,还能够分析所有可能的天气变化,从而在提前15天的情况下,提供更加精确的天气预报。

GenCast,作为一款新型的扩散模型,特别适应了地球的球形结构,并能够基于最新的天气数据输入,精确地生成未来天气场景的概率分布。这与Google DeepMind之前开发的模型,如2023年的GraphCast,有所不同,后者仅提供对未来天气单一、最佳的估计。GenCast则包含了50种甚至更多的预测组合,每一种预测都代表了一种可能的天气路径。
在预测能力上,GenCast超越了欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ENS,能够提供更优质的日常天气和极端天气预报,最长可预测未来15天的天气情况。
Google DeepMind使用截至2018年的历史天气数据对GenCast进行了训练,并利用2019年的数据进行测试对比。在多达1,320个预测组合中,GenCast有高达97.2%的准确率超过了ECMWF ENS,而在超过36小时的预报时效下,准确率可达到99.8%。此外,GenCast还能有效预测极端天气情况,如炎热、寒冷和强风等。
值得注意的是,GenCast仅需在单个谷歌Cloud TPU v5上运行8分钟,就能建立15天内的所有天气预测可能性,而同样的任务在拥有数万个处理器的超级计算机上则需要数小时。
目前,谷歌已经将GenCast打造为一个开放模型,提供了代码和权重,旨在推动天气和气候研究领域的发展。
鉴于天气对人们决策、安全和生活方式的广泛影响,以及气候变化在世界范围内引发的极端天气事件的增加,像GenCast这样准确且可靠的天气预报工具显得尤为重要。
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