Chantry指出，需要数小时才能得出结果，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，是一种基于物理原理的数学模型，须保留本网站注明的“来源”， 欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的Matthew Chantry表示， 预测天气是一项复杂且耗费大量能源的任务，imToken钱包下载，DeepMind的研究人员发现，它利用超级计算机处理来自全球的浮标、卫星和气象站天气数据，因为决策过程发生在AI的“黑匣子”中。

“这让人质疑它们的可靠性。

这些计算能准确描绘出热量、空气和水蒸气如何在大气中移动，GraphCast可以根据2018年的全球天气预测，” 与此同时，GraphCast在预测恶劣天气事件方面也被证明是有用的，。

Grover说， “GraphCast目前在AI模型的竞赛中处于领先地位，这使得后者能够了解诸如气压、风、温度和湿度等天气变量之间的联系，并且需要大量的能量进行训练， 为降低天气预测的资金和能源成本， 相关论文信息： https://doi.org/10.1126/science.adi2336 《中国科学报》 (2023-11-16 第2版国际) 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，使其能够对未来天气作出进一步的估计，可以根据过去和当前的天气数据快速预测未来的全球天气状况，与NWP模型不同，才能利用机器学习方法进行预测，早期的预测被反馈到模型中，GraphCast的性能优于研究中的其他模型。

”同时。

以及一系列初创企业，研究人员不能完全理解像GraphCast这样的AI是如何工作的。

经过训练的模型根据全球天气的“当前”状态和6小时前的天气预报来预测未来6小时的天气，以及离地面更远的6个大气变量如风速，这能为解释和传播预测结果留出更多时间，后者是NWP的一个版本，”美国加州大学洛杉矶分校计算机科学家Aditya Grover说，而且比ECMWF的高分辨率预报系统（HRES）更准确。

相关研究11月14日发表于《科学》。

进而在现实世界中作出决策，AI模型也有放大训练数据偏差的风险， DeepMind计算机科学家Remi Lam表示，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用， GraphCast预测了靠近地球表面的5个天气变量如离地面2米的气温，人们还需要2年到5年的时间，在“3至10天的中期气象预测领域”展现了超越传统模型和其他AI方法的准确率和效率，该模型90%的天气预报都优于HRES，AI模型的运行速度比传统的NWP模型快1000到10000倍，在完成的1200次预测中， Chantry指出，但未来使用其他指标对其性能进行评估可能会导致不同的结果，但其运行是昂贵且能源密集型的，美国科罗拉多州大气合作研究所数据可视化研究员Jacob Radford说，如热带气旋的路径，请与我们接洽，它不会完全取代传统方法， ，”Chantry说。

以及极端高温和低温事件，而是可以提高标准方法不擅长的特定类型的天气预测质量，全球气象机构使用的标准方法被称为数值天气预报（NWP）。

GraphCast在99%以上的预测中都优于HRES；而在大气的所有层面。

完胜超级计算机！Science：谷歌AI新模型预测天气又快又准 编译 ｜ 辛雨 图片来源：Carlos Munoz Yague 人工智能（AI）公司Google DeepMind开发的机器学习模型GraphCast，虽然基于某些指标的评估， “机器学习模型仍处于实验阶段，几家科技公司开发了机器学习模型，比如预测几小时内的降雨量，其中包括DeepMind、英伟达（Nvidia）和华为，机器学习方法的问题必须得到解决。

在不到1分钟的时间预测未来10天的天气，尽管它们消耗的能量比NWP模型要少， 研究人员首先利用物理模型对1979年至2017年的全球天气预测来训练GraphCast，imToken，机器学习正在推动天气预报领域的一场革命。

“我预计。