《自然》23日报道了一种人工智能（AI）模型。该模型名为“NeuralGCM”，结合了流体动力学与神经网络，能进行准确的天气预测和气候模拟。模型超越了部分现有模型，与传统模型相比，有望节省大量算力。
“NeuralGCM”模型结构。其结合了传统的流体动力学求解器和用于小尺度物理的神经网络。图片来源：谷歌/《自然》
一般环流模型（GCMs）能表示大气、海洋和陆地的物理过程，是天气和气候预测的基础。而减少长期预报的不确定性以及估算极端天气事件，则是气候预测的关键。机器学习模型一直被认为是天气预测的一种替代手段，它们在节省算力成本方面具有优势，但在长期预报方面的表现常常不如一般环流模型。
鉴于此，美国谷歌研究院团队设计了“NeuralGCM”，这个模型结合了机器学习和物理方法，能进行中短期天气预报以及几十年的气候模拟。该模型对1—15天预报的准确率能媲美欧洲中期天气预报中心（ECMWF，最好的传统物理天气模型之一）的预测结果。对于最多提前10天的预报，“NeuralGCM”的准确率与现有机器学习技术不相上下，有时甚至更好。
“NeuralGCM”的气候模拟准确率与最好的机器学习和物理方法相当。当团队在“NeuralGCM”的40年气候预测中加入海平面温度后，他们发现，模型给出的结果与从ECMWF数据中发现的全球变暖趋势一致。新模型在预测龙卷风及其轨迹方面也超过了已有的气候模型。
团队总结道，这些结果共同表明，机器学习是提升一般环流模型的一个可行手段。
人类蛋白质KRAS（蓝色）与其伴侣之一RAF1（黄色）相互作用的三维图。图片来源：西班牙巴塞罗那基因组调控中心 科技日报北京12 近期，多所高校组织了钓鱼邮件网络安全演练，结果显示部分高校有相当比例的师生“中招”。 例如，太原工业学院微信公众 12月15日至16日，国家自然科学基金委员会管理科学部主办、首都经济贸易大学承办的数据要素与数字经济高层研讨会在首 当地时间1月1日早上，印度空间研究组织在安得拉邦发射PSLV-C58运载火箭，搭载了印度首颗用于研究黑洞的科学卫星XPoSat 中国工程院资深院士、胜利油田原资深首席高级专家顾心怿同志，因病医治无效，于2024年1月2日在济南逝世，享年88岁。 顾心怿 河南省科学技术厅关于2024年度河南省国际科技合作项目拟立项项目的公示 根据《河南省科技计划项目管理办法（试行）》 。本文链接：AI模型准确进行天气预测与气候模拟http://www.sushuapos.com/show-11-9013-0.html
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