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30秒生成22.8天环境预测 AI 击败最先进全球气候模型
2024年07月23日 15:05:22
来源：化工仪器网 点击量：5082
近日，由Google Research研究团队及其合作者共同开发的人工智能(AI)模型 NeuralGCM，将天气预测和气候模拟提升到了一个新的高度。
【化工仪器网 时事热点】气象预测能够提前发现台风、暴雨、洪水、干旱等自然灾害的迹象，并通过及时发布预警信息，帮助民众做好防范和疏散工作，从而最大限度地减少人员伤亡和财产损失。例如，世界气象组织通过其全球气候服务框架，为各国提供气候信息和预警，帮助各国应对极端天气事件。因此，准确的天气预测和气候模拟不仅可以每年帮助挽救数万人的生命，还能够降低极端天气对人类社会和生态系统的影响。
近日，由Google Research研究团队及其合作者共同开发的人工智能(AI)模型 NeuralGCM，将天气预测和气候模拟提升到了一个新的高度。相关研究成果于2024年7月23日发表在权威科学期刊《Nature》上，论文标题为《Neural general circulation models for weather and climate》。
NeuralGCM在天气预测方面表现突出，在短期预报方面，NeuralGCM对1-15天短期预报准确率媲美欧洲中期天气预报中心，后者拥有世界上最先进的传统物理天气预报模型。在中期预报方面，NeuralGCM对提前10天天气预报的准确率与现有其他AI模型性能相当，甚至更好。在长期预报方面，NeuralGCM加入海平面温度后的40年气候预测结果与ECMWF发现的全球变暖趋势一致。
NeuralGCM可以在30秒计算时间内生成22.8天大气模拟，比传统模型节省数量级的计算量，计算成本降低了10万倍，相当于高性能计算领域25年的进步速度。科学家只需要一台带有单个TPU(张量处理单元)的计算机就能运行NeuralGCM，而运行某些高分辨率的传统模型则需要请求使用拥有大量CPU的超级计算机。
NeuralGCM生成的集合预报在多个时间尺度上均表现出色，为科学家提供了预测天气变的新工具；在气候模拟方面，NeuralGCM展现了强大的能力，特别是在模拟季节循环、热带气旋和历史温度趋势方面。NeuralGCM的混合建模方法还可以应用于其他科学领域，如材料发现、蛋白质折叠和多物理工程设计等。
气象预测是气候监测的重要手段之一。通过长期、连续的气象观测和预测，可以了解全球气候的变化趋势和规律，为应对气候变化提供科学依据。基于气象预测和气候监测的结果，各国政府可以制定更加科学合理的气候政策和措施，以减缓气候变化的影响并适应其带来的挑战。
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