谷歌 DeepMind 团队最近发布了一种名为 GenCast 的人工智能天气预报模型，其性能表现超越了欧洲中期天气预报中心的集合预报系统 (ENS)，ENS 是世界上最顶级的业务预报系统。
GenCast 采用了扩散模型技术，可以生成未来天气情况的复杂概率分布，而之前的确定性天气模型只能提供一个单一的最佳估计。GenCast 由 50 个或更多预测组成，每个预测代表一种可能的天气轨迹。
为了训练 GenCast，DeepMind 研究人员使用了来自欧洲中期天气预报中心档案库中四十年的天气数据。该模型直接从经过处理的天气数据中学习 0.25° 分辨率的全球天气模式。
经过评估，GenCast 在 97.2% 的目标上比 ENS 更准确，在超过 36 小时的前置时间上，GenCast 比 ENS 更准确，达到 99.8%。GenCast 在极热、极冷和高风速的极端天气事件预报中也表现优异。
GenCast 的准确度提升，对于预测极端天气事件、改善可再生能源规划以及为决策者提供未来天气状况的更全面信息具有重要意义。
谷歌表示，GenCast 是其基于人工智能的天气模型套件的一部分，谷歌已开始将其纳入谷歌搜索和地图。谷歌还计划发布 GenCast 的实时和历史预测，任何人都可以将其用于自己的研究和模型中。
DeepMind 研究人员认为，GenCast 标志着基于人工智能的天气预报取得了重大进展，人工智能与传统气象学之间的合作凸显了联合方法在改进预报和更好地服务社会方面的潜力。
为了促进更广泛的合作，DeepMind 将 GenCast 作为一个开放模型，并发布了它的代码和权重。DeepMind 渴望与更广泛的气象界合作，包括学术研究人员、气象学家、数据科学家、可再生能源公司以及关注食品安全和灾害响应的组织。
原创文章，作者：睿鸿在线，如若转载，请注明出处：https://mip.orihonor.com/2024/12/11/27152.shtml
