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30秒生成22.8天環(huán)境預(yù)測(cè) AI 擊敗最先進(jìn)全球氣候模型
2024年07月23日 15:05:22
來(lái)源：化工儀器網(wǎng) 點(diǎn)擊量：5190
近日，由Google Research研究團(tuán)隊(duì)及其合作者共同開發(fā)的人工智能(AI)模型 NeuralGCM，將天氣預(yù)測(cè)和氣候模擬提升到了一個(gè)新的高度。
【化工儀器網(wǎng) 時(shí)事熱點(diǎn)】氣象預(yù)測(cè)能夠提前發(fā)現(xiàn)臺(tái)風(fēng)、暴雨、洪水、干旱等自然災(zāi)害的跡象，并通過(guò)及時(shí)發(fā)布預(yù)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(cái)產(chǎn)損失。例如，世界氣象組織通過(guò)其全球氣候服務(wù)框架，為各國(guó)提供氣候信息和預(yù)警，幫助各國(guó)應(yīng)對(duì)極端天氣事件。因此，準(zhǔn)確的天氣預(yù)測(cè)和氣候模擬不僅可以每年幫助挽救數(shù)萬(wàn)人的生命，還能夠降低極端天氣對(duì)人類社會(huì)和生態(tài)系統(tǒng)的影響。
近日，由Google Research研究團(tuán)隊(duì)及其合作者共同開發(fā)的人工智能(AI)模型 NeuralGCM，將天氣預(yù)測(cè)和氣候模擬提升到了一個(gè)新的高度。相關(guān)研究成果于2024年7月23日發(fā)表在權(quán)威科學(xué)期刊《Nature》上，論文標(biāo)題為《Neural general circulation models for weather and climate》。
NeuralGCM在天氣預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)突出，在短期預(yù)報(bào)方面，NeuralGCM對(duì)1-15天短期預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率媲美歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心，后者擁有世界上最先進(jìn)的傳統(tǒng)物理天氣預(yù)報(bào)模型。在中期預(yù)報(bào)方面，NeuralGCM對(duì)提前10天天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率與現(xiàn)有其他AI模型性能相當(dāng)，甚至更好。在長(zhǎng)期預(yù)報(bào)方面，NeuralGCM加入海平面溫度后的40年氣候預(yù)測(cè)結(jié)果與ECMWF發(fā)現(xiàn)的全球變暖趨勢(shì)一致。
NeuralGCM可以在30秒計(jì)算時(shí)間內(nèi)生成22.8天大氣模擬，比傳統(tǒng)模型節(jié)省數(shù)量級(jí)的計(jì)算量，計(jì)算成本降低了10萬(wàn)倍，相當(dāng)于高性能計(jì)算領(lǐng)域25年的進(jìn)步速度?？茖W(xué)家只需要一臺(tái)帶有單個(gè)TPU(張量處理單元)的計(jì)算機(jī)就能運(yùn)行NeuralGCM，而運(yùn)行某些高分辨率的傳統(tǒng)模型則需要請(qǐng)求使用擁有大量CPU的超級(jí)計(jì)算機(jī)。
NeuralGCM生成的集合預(yù)報(bào)在多個(gè)時(shí)間尺度上均表現(xiàn)出色，為科學(xué)家提供了預(yù)測(cè)天氣變的新工具；在氣候模擬方面，NeuralGCM展現(xiàn)了強(qiáng)大的能力，特別是在模擬季節(jié)循環(huán)、熱帶氣旋和歷史溫度趨勢(shì)方面。NeuralGCM的混合建模方法還可以應(yīng)用于其他科學(xué)領(lǐng)域，如材料發(fā)現(xiàn)、蛋白質(zhì)折疊和多物理工程設(shè)計(jì)等。
氣象預(yù)測(cè)是氣候監(jiān)測(cè)的重要手段之一。通過(guò)長(zhǎng)期、連續(xù)的氣象觀測(cè)和預(yù)測(cè)，可以了解全球氣候的變化趨勢(shì)和規(guī)律，為應(yīng)對(duì)氣候變化提供科學(xué)依據(jù)。基于氣象預(yù)測(cè)和氣候監(jiān)測(cè)的結(jié)果，各國(guó)政府可以制定更加科學(xué)合理的氣候政策和措施，以減緩氣候變化的影響并適應(yīng)其帶來(lái)的挑戰(zhàn)。
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