气候
利用人工智能提高飓风预报准确性
灾难性气候在全球范围内的影响日趋严重,经济损失和死亡人数都在飙升。 例如自1980年以来,美国年平均遭受天气灾害损失高达3630亿美元,累计总损失超过1.3万亿美元,其中飓风造成的损失最大。 平均而言,每次飓风事件造成的损失高达228亿美元。
12/9/2024 1:20:50 PM
AI情报室
生成式AI对气候变化的影响:既有好处,也有代价
生成式AI是一种强大的工具,有望为包括气候变化在内的诸多现实挑战提供创新解决方案。 一方面,它能够模拟复杂场景、优化资源并为环境问题提供创造性的解决方案,为未来勾勒出美好的愿景。 但在另一方面,生成式AI在本质上会消耗海量算力和电力资源,因此很可能进一步加剧气候问题。
11/18/2024 12:29:17 PM
谷歌前 CEO 施密特:气候目标难以实现,不如放手发展 AI
谷歌前 CEO 埃里克・施密特近日在 AI 能源峰会上表示,AI 计算的电力需求是无限的,气候目标是不可能实现的,因此应该放弃气候保护目标,将重点放在 AI 的发展上,然后让 AI 解决全球变暖问题。施密特认为,我们无法实现气候目标,因为我们没有组织好,而 AI 可以帮助我们实现目标。他认为,我们应该为 AI 公司提供更多的电力、土地和基础设施,以支持其发展。施密特认为,AI 的发展可以提高能源效率,从而减少能源消耗。他承诺,AI 公司将使能源生产系统至少提高 15% 的效率。他表示,虽然 AI 的发展需要大量
10/8/2024 11:53:29 AM
远洋
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
打破「非此即彼」,平衡 AI 与物理,中国科学院提出建立可学习的气候模型
平衡 AI-物理模型示意图。编辑 | X人工智能(AI)迅速发展,大模型正在重新定义我们理解和应对气候挑战的方式。AI 模型已经席卷了大气科学的各个领域。今年年初,中国科学院大气物理研究所黄刚研究员团队将物理与 AI 融合,提升了数值模式的降水预报技巧。近日,黄刚团队联合中国科学院大学、青岛海洋科学与技术国家实验室、同济大学和首尔国立大学在《Advances in Atmospheric Sciences》上,发表了题为「Toward a Learnable Climate Model in the Artific
5/2/2024 5:14:00 PM
ScienceAI
Nature|机器学习和物理模型的「双向奔赴」,3种AI气候建模方法
编辑 | ScienceAI气候科学家 Tapio Schneider 很高兴,因为机器学习让他摆脱了日常工作中繁琐乏味的任务。十多年前,当他第一次开始模拟云的形成时,这主要涉及到煞费苦心地调整描述水滴、气流和温度如何相互作用的方程。但自 2017 年以来,机器学习和人工智能 (AI) 改变了他的工作方式。「机器学习让这门科学变得更加有趣,」在加州理工学院工作的 Schneider 说。「它速度更快、更令人满意,而且你可以获得更好的解决方案。」传统的气候模型是由 Schneider 等科学家从头开始手动构建的,他们
3/27/2024 6:49:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
AI绘画
DeepSeek
数据
模型
机器人
谷歌
大模型
Midjourney
智能
用户
开源
学习
GPT
微软
Meta
图像
AI创作
技术
论文
Stable Diffusion
Gemini
马斯克
算法
蛋白质
芯片
代码
生成式
英伟达
腾讯
神经网络
研究
计算
Anthropic
3D
Sora
AI for Science
AI设计
机器学习
开发者
GPU
AI视频
华为
场景
人形机器人
预测
百度
苹果
伟达
Transformer
深度学习
xAI
Claude
模态
字节跳动
大语言模型
搜索
驾驶
具身智能
神器推荐
文本
Copilot
LLaMA
算力
安全
视觉
视频生成
训练
干货合集
应用
大型语言模型
亚马逊
科技
智能体
AGI
DeepMind