谷歌发布 AI 天气预测模型 NeuralGCM 运行成本更低、预测更准

近日，谷歌公司发布了一款名为 NeuralGCM 的全新 AI 天气预测模型，并在《Nature》期刊上发表了相关研究成果。NeuralGCM 结合了机器学习和传统技术，旨在提供更高效、更准确的天气预报。

据报道，相比其他纯粹基于机器学习的天气预报模型，NeuralGCM 具有显著优势。谷歌表示，NeuralGCM 的运行成本更低，并且在预报未来 1-10 天的天气方面准确度更高。这一创新成果得到了谷歌研究公司的斯蒂芬・霍耶尔（Stephen Hoyer）的认可，他表示该模型是开源的，用户可以在笔记本电脑上快速运行。

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联合研发。该模型利用机器学习和神经网络，以大脑神经元为模型，基于过去几十年的天气数据进行训练。NeuralGCM 还使用物理方程描述大尺度天气模式，结合全球环流模型、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。

研究人员指出，这种结合方式使得 NeuralGCM 能够在使用更少计算能力的情况下，迅速做出高质量的预测。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，并且在某些方面具有更高的效率和准确性。

NeuralGCM 的发布标志着天气预报技术的一次重大突破。通过降低运行成本并提高预测准确性，这一模型有望广泛应用于气象预测、农业生产、防灾减灾等多个领域，为人们的生活和生产带来更多便利和安全保障。

谷歌的这一创新成果不仅展示了人工智能在科学领域的巨大潜力，也为未来气象研究提供了新的思路和方法。随着 NeuralGCM 的不断完善和推广，我们有理由期待更高效、更精准的天气预报服务。