谷歌发布 NeuralGCM 天气预报 AI 模型：运行成本更低、预测更准

7 月 23 日消息，谷歌公司最新发布了名为 NeuralGCM 的全新 AI 模型，结合机器学习和传统技术，构建了全新的 AI 天气预测模型，相关成果于昨日发表在《Nature》期刊上。

谷歌公司表示相比较其它纯粹基于机器学习的天气预报模型，NeuralGCM 的特点在于成本更低，在预报未来 1-10 天天气方面准确度更高。

研究报告的共同作者、谷歌研究公司的斯蒂芬・霍耶尔（Stephen Hoyer）表示，NeuralGCM 模型是开源的，用户可以在笔记本电脑上相对快速地运行。

NeuralGCM 模型由谷歌研究院、谷歌 DeepMind、麻省理工学院、哈佛大学和欧洲中期天气预报中心的科学家利用机器学习和神经网络研发而成，附上其训练模式如下：

• 以大脑神经元为模型，根据过去几十年的天气数据进行训练。

• 它还使用物理方程描述大尺度天气模式，本质上结合了全球环流模型、物理密集型方法与人工智能驱动的任务。

• 保留了一些大尺度物理学，并用人工智能取代了部分建模工作。

研究人员说，这样做的结果是，该模型可以用更少的计算能力更快地做出高质量的预测。他们说，NeuralGCM 的准确度不亚于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的 1-15 天预报。

附上参考地址

• Neural general circulation models for weather and climate

• New Google AI weather and climate model improves accuracy

• Google’s new weather prediction system combines AI with traditional physics