IT之家 7 月 23 日消息，谷歌公司最新發布了名為 NeuralGCM 的全新 AI 模型，結合機器學習和傳統技術，構建了全新的 AI 天氣預測模型，相關成果于昨日發表在《》期刊上。

谷歌公(gong)司表(biao)示相比較其它純粹基于(yu)機(ji)器(qi)學(xue)習的天(tian)氣(qi)(qi)預報模型，NeuralGCM 的特(te)點在(zai)于(yu)成本(ben)更(geng)低(di)，在(zai)預報未來 1-10 天(tian)天(tian)氣(qi)(qi)方(fang)面準確度(du)更(geng)高。

研究報告(gao)的共同作者、谷(gu)歌研究公(gong)司的斯蒂芬(fen)?霍耶爾（Stephen Hoyer）表(biao)示，NeuralGCM 模型是開(kai)源的，用(yong)戶可以在(zai)筆(bi)記本電腦上(shang)相(xiang)對(dui)快速地運行。

NeuralGCM 模型由(you)谷(gu)歌研究院、谷(gu)歌 DeepMind、麻省理工學院、哈(ha)佛大學和歐洲中期天氣預報中心的科學家利用機器學習和神經網絡研發而成(cheng)，IT之家附上其(qi)訓練模式如(ru)下：

• 以大腦神經元為模型(xing)，根據過去(qu)幾十年(nian)的天氣(qi)數據進行訓(xun)練。

• 它還使用物理(li)方程(cheng)描述大尺(chi)度天氣(qi)模式(shi)，本質上結合了全球環(huan)流模型、物理(li)密(mi)集(ji)型方法與人工(gong)智能驅動的任務(wu)。

• 保留(liu)了一些大尺度物理(li)學，并用(yong)人工智能取(qu)代(dai)了部分(fen)建模工作(zuo)。

研(yan)究(jiu)人員說，這樣做的(de)結果是，該模型(xing)可以用更少(shao)的(de)計(ji)算能力更快(kuai)地做出(chu)高質量的(de)預(yu)測。他(ta)們說，NeuralGCM 的(de)準確度不亞(ya)于歐(ou)洲中期天氣(qi)預(yu)報中心（ECMWF）的(de) 1-15 天預(yu)報。

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