谷歌最新Nature论文：利用AI模型准确预测天气和气候变化

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编辑丨王多鱼 题图丨Pixabay 一般环流模型 （General circulation model，GCM） 表示了大气、海洋和陆地的物理过程，是天气和气候预测的基础。减少长期预报的不确定性以及估算极端天气事件是理解气候缓解和适应的关键。 机器学习模型 （Machine-learning model） 一直被认为是天气预测的一种替代手段，且具有节省算力成本的优势，但它们在长期预报的表现常常不如一般环流模型。 2024年7月22日，谷歌公司的研究人员在国际顶尖学术期刊发表了题为： Neural general circulation models for weather and climate  的研究论文。 该研究开发了一个名为 NeuralGCM 的 机器学习模型， 该模型能进行准确的天气预测和气候模拟 ，其能力超越了部分现有天气和气候预测模型，且有望比传统模型节省大量算力。 在这项最新研究中，研究团队设计了 NeuralGCM 模型，这个模型结合了机器学习和 ………………………………