谷歌旗下“深层思维”公司研究团队日前在英国《自然》杂志在线发表论文,描述了他们开发的专门用于天气预报的人工智能模型GenCast。数据显示,其预测速度和准确度显著优于目前使用的传统天气预报系统。
据《自然》杂志网站报道,传统天气预报依赖于复杂的地球大气物理模型,并需要使用超级计算机处理来自卫星和气象站的数据,这一过程既费时,又对计算能力有较高要求。人工智能天气预报近来发展迅速,许多公司都在竞相开发新的、更先进的模型。
“深层思维”开发团队利用1979至2018年期间的历史天气数据对GenCast进行训练。借助这些数据,该模型能够绘制出气压、湿度、温度和风等变量之间的复杂关系。团队又利用2019年的天气数据验证了该人工智能预报模型的准确性。数据显示,在约97%的评估指标上,GenCast的预测结果要比全球最先进的中期预报模型之一——欧洲中期天气预报中心的集成模型(ENS)更准确。
据介绍,GenCast模型在预报热浪、热带气旋等极端天气事件时,表现优于ENS模型。此外,这一人工智能模型可以在短短8分钟内生成一组随机的15天全球天气预报,其预测速度也显著优于传统天气预报模型。
研究人员表示,这项研究用机器模型赶超了“基于物理学的模型”。这一突破将有助于开创一个比传统预报更快、更可靠的人工智能天气预报时代。
来源:新华网
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