谷歌公司最新發(fā)布了名為 NeuralGCM 的全新 AI 模型，結合機器學習和傳統(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網絡研發(fā)而成，IT之家附上其訓練模式如下：
以大腦神經元為模型，根據(jù)過去幾十年的天氣數(shù)據(jù)進行訓練。
它還使用物理方程描述大尺度天氣模式，本質上結合了全球環(huán)流模型、物理密集型方法與人工智能驅動的任務。
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，這樣做的結果是，該模型可以用更少的計算能力更快地做出高質量的預測。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。 
