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香港服务器搭建梯子_怎么跟电商合作去哪找_爱用建站_软文怎么写吸引人

时间:2025/7/9 2:39:05来源:https://blog.csdn.net/2301_79342058/article/details/144290391 浏览次数:0次
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如今,人工智能(AI)在天气预报领域的表现已经可以与传统计算方法媲美。然而,AI模型的训练方式会惩罚错误预测,这导致随着预测时间的延长,模型变得不够具体,结果就是预测中的风暴路径变宽,甚至风暴的边缘也不再清晰。

尽管如此,AI的吸引力依然强大,因为替代方案是使用传统的大气循环计算模型,这种方法虽然极为成功(例如被誉为最佳的欧洲中期天气预报中心的集合模型),但计算成本极高。

DeepMind的新突破:GenCast

今天,DeepMind发布了一项新研究,称其AI系统GenCast在至少一周及更长时间的天气预测上超越了欧洲模型。这一系统结合了大气科学家的计算方法和扩散模型(常用于生成式AI),在维持高分辨率的同时,大幅降低了计算成本。

传统天气预报的优势

传统方法的两大优势包括:

  1. 基于物理规律:直接计算大气行为的规则,并结合经验数据,提供精准的物理建模。
  2. 集合预测:通过运行多个模型实例,利用天气的混沌特性,测量预测的不确定性。

曾有尝试将传统天气模型和AI相结合,例如谷歌的一个内部项目使用大气循环模型模拟地球表面的网格化单元,再用AI预测每个单元的行为。这种方法提升了计算性能,但由于网格单元较大,分辨率较低。

GenCast的创新方法

DeepMind的GenCast直接舍弃了传统的物理建模,而是采用了扩散模型和集合预测相结合的方式。扩散模型的特点是通过在训练中添加噪声,要求模型还原出更接近原始数据的版本。一旦完成训练,系统就能从纯噪声开始,逐步演化为目标状态。

在天气预报中,目标是模拟真实的天气数据。GenCast以当前大气状态和最近的历史数据为输入,进行12小时一步的预测。例如,第3天的预测会结合初始条件、过去的历史数据以及前两天的预测。

这种方式非常适合生成集合预测,因为输入的噪声模式不同会产生略有差异的天气数据输出,从而提供预测的不确定性。

GenCast的特点:

  • 预测网格分辨率为0.2度(优于欧洲模型),涵盖地表的6个天气变量、大气状态的6个变量,以及13种高度的气压数据。
  • 单次运行可在谷歌的张量处理器上15天预测仅需8分钟。
  • 支持并行运行生成集合预测,整体过程不到20分钟。

DeepMind还计划将GenCast的源代码和训练数据发布到GitHub上的GraphCast项目,让学术界能够进一步实验和优化。


优异的表现

根据DeepMind的测试,GenCast在97%的标准基准测试中优于欧洲模型,尤其是在罕见天气事件(如极高或极低的气温和气压)上的表现更为突出。这解决了以往AI模型因缺乏极端天气数据训练而表现较弱的问题。

此外,GenCast还在多个场景中验证了其实用性:

  • 热带气旋预测:前4天的路径预测明显优于欧洲模型,领先优势维持到一周。
  • 风力发电预测:基于全球发电厂数据库,GenCast在预测风速并估算风力发电量方面,比传统模型提升了20%的准确率。

尽管GenCast的性能在一周后开始下降,但这标志着第二次混合传统方法与AI的尝试取得成功,而且每次方法都截然不同。这意味着未来可能结合不同方法的优点,进一步提升天气预测的精准度与效率。

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