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NeuralGCM

强过「黄金标准」，快3,500倍，成本低10万倍，物理建模融合AI，谷歌天气模型登Nature

强过「黄金标准」，快3,500倍，成本低10万倍，物理建模融合AI，谷歌天气模型登Nature
编辑 | KX地球正以前所未有的方式变暖，但气温升高对我们的未来意味着什么尚不完全清楚。全球哪些地区将面临长期干旱？大型热带风暴将使哪些沿海地区的洪灾更加频繁？为了回答这些问题，科学家需要能够准确预测地球气候。现在，Google Research 研究团队提出一种将传统的基于物理建模与 ML 相结合的新方法——NeuralGCM，可以准确高效地模拟地球大气层。比现有模型更快、计算成本更低、更准确。NeuralGCM 可以生成 2-15 天的天气预报，比目前基于物理的「黄金标准」模型更准确。在 1 至 10 天预报方
7/23/2024 2:08:00 PM
ScienceAI
谷歌发布 NeuralGCM 天气预报 AI 模型：运行成本更低、预测更准

谷歌发布 NeuralGCM 天气预报 AI 模型：运行成本更低、预测更准
谷歌公司最新发布了名为 NeuralGCM 的全新 AI 模型，结合机器学习和传统技术，构建了全新的 AI 天气预测模型，相关成果于昨日发表在《Nature》期刊上。谷歌公司表示相比较其它纯粹基于机器学习的天气预报模型，NeuralGCM 的特点在于成本更低，在预报未来 1-10 天天气方面准确度更高。研究报告的共同作者、谷歌研究公司的斯蒂芬・霍耶尔（Stephen Hoyer）表示，NeuralGCM 模型是开源的，用户可以在笔记本电脑上相对快速地运行。NeuralGCM 模型由谷歌研究院、谷歌 DeepMind
7/23/2024 8:24:12 AM
故渊
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