DeepMind大模型可1分钟预测天气 超越传统天气预报系统

【太平洋科技资讯】DeepMind推出的大模型GraphCast仅需不到1分钟，就能直接预测出未来10天的天气。在AI气象模型中属首次，它在90%的指标上超越了最先进的人类系统。

该模型分辨率为0.25度经度/纬度，相当于将地球表面分割成了超过100万个网格，每个网格可以产生数百条预测数据，总计数量达到了上亿规模。不同于传统的预测方式，GraphCast预测主要依靠数据中的规律进行预报。

研究人员从欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ERA5再分析数据中选取了2018年的历史数据，在500hPa高度场上，GraphCast的RMSE和ACC指标都显著优于HRES。而在研究人员选取的50-1000hPa的1380个数据点中，GraphCast有90.3%优于HRES，优势显著。

此外，GraphCast在热带气旋路径、水汽通量预测以及热浪预测等方面也表现出色。在今年9月，GraphCast成功在登陆前9天预测了北大西洋的飓风Lee，使用传统方法最多提前6天预报。

DeepMind计划构建集合预报模型，以适应实际情况中天气的不确定性，进一步增强预报准确性。这项成果不仅准确度高，预测速度也非常快，在一台Google TPU v4机器上使用GraphCast进行10天预测，只需不到一分钟就能完成。未来随着更多数据的加入，GraphCast的预测准确度还将进一步提升。

总之，谷歌DeepMind实验室推出的GraphCast大模型在天气预测方面表现优异，已经在Science杂志上发表，并得到了广泛关注和好评。

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