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30秒生成22.8天環境預測 AI 擊敗最先進全球氣候模型
2024年07月23日 15:05:22
來源：化工儀器網 點擊量：5081
近日，由Google Research研究團隊及其合作者共同開發的人工智能(AI)模型 NeuralGCM，將天氣預測和氣候模擬提升到了一個新的高度。
【化工儀器網 時事熱點】氣象預測能夠提前發現臺風、暴雨、洪水、干旱等自然災害的跡象，并通過及時發布預警信息，幫助民眾做好防范和疏散工作，從而最大限度地減少人員傷亡和財產損失。例如，世界氣象組織通過其全球氣候服務框架，為各國提供氣候信息和預警，幫助各國應對極端天氣事件。因此，準確的天氣預測和氣候模擬不僅可以每年幫助挽救數萬人的生命，還能夠降低極端天氣對人類社會和生態系統的影響。
近日，由Google Research研究團隊及其合作者共同開發的人工智能(AI)模型 NeuralGCM，將天氣預測和氣候模擬提升到了一個新的高度。相關研究成果于2024年7月23日發表在權威科學期刊《Nature》上，論文標題為《Neural general circulation models for weather and climate》。
NeuralGCM在天氣預測方面表現突出，在短期預報方面，NeuralGCM對1-15天短期預報準確率媲美歐洲中期天氣預報中心，后者擁有世界上最先進的傳統物理天氣預報模型。在中期預報方面，NeuralGCM對提前10天天氣預報的準確率與現有其他AI模型性能相當，甚至更好。在長期預報方面，NeuralGCM加入海平面溫度后的40年氣候預測結果與ECMWF發現的全球變暖趨勢一致。
NeuralGCM可以在30秒計算時間內生成22.8天大氣模擬，比傳統模型節省數量級的計算量，計算成本降低了10萬倍，相當于高性能計算領域25年的進步速度。科學家只需要一臺帶有單個TPU(張量處理單元)的計算機就能運行NeuralGCM，而運行某些高分辨率的傳統模型則需要請求使用擁有大量CPU的超級計算機。
NeuralGCM生成的集合預報在多個時間尺度上均表現出色，為科學家提供了預測天氣變的新工具；在氣候模擬方面，NeuralGCM展現了強大的能力，特別是在模擬季節循環、熱帶氣旋和歷史溫度趨勢方面。NeuralGCM的混合建模方法還可以應用于其他科學領域，如材料發現、蛋白質折疊和多物理工程設計等。
氣象預測是氣候監測的重要手段之一。通過長期、連續的氣象觀測和預測，可以了解全球氣候的變化趨勢和規律，為應對氣候變化提供科學依據。基于氣象預測和氣候監測的結果，各國政府可以制定更加科學合理的氣候政策和措施，以減緩氣候變化的影響并適應其帶來的挑戰。
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