谷歌最新究诘登上Nature：AI击败传统征象模子
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传统天气揣度、征象模拟，正在被AI颠覆。由Google Research究诘团队偏抓讨好者配置的东谈主工智能（AI）模子NeuralGCM，将天气揣度和征象模拟升迁到了新高度。
相干究诘论文以"Neural general circulation models for weather and climate"为题，已发表在周一的巨擘科学期刊 Nature 上。
谷歌团队称，佳禾优配NeuralGCM对1-15天预告的准确率，爱配配资比好意思欧洲中期天气预告中心（ECMWF）。对提前10天预告的准确率，NeuralGCM与现存其他AI模子性能尽头。加入海平面温度后，NeuralGCM的40年征象揣度服从，与从ECMWF 数据中发现的行家变暖趋势一致。
NeuralGCM 不仅在准确度方面达到以致跳跃了现存传统数值天气预告模子和其他机器学习（ML）模子；在速率方面，不错在30秒筹谋时天职生成22.8天大气模拟；且不错比传统模子省俭数目级的筹谋量。