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Google GenCast 是一款創新的 AI 天氣預測模型,能以高精度預測 15 天內的天氣狀況與極端天氣風險。本文將詳細介紹 Google GenCast 如何運用人工智慧改變天氣預測的準確性與效率,並為相關行業帶來深遠影響。
圖片來源為下面資料來源網址
天氣影響著我們的生活決策、工作安全及生活方式。隨著氣候變遷引發的極端天氣事件日益頻繁,精準的天氣預測顯得尤為關鍵。然而,天氣預測的準確性會隨著時間推進而下降,特別是在超過幾天的範圍內。
由於完美的天氣預測幾乎不可能實現,科學家和氣象機構採用概率集成預測(ensemble forecast)技術,提供多種可能的天氣情境及其發生概率,幫助決策者全面了解未來可能出現的天氣狀況。例如,如果多數預測顯示某地將受颶風影響,則該預測的不確定性較低;若不同預測結果相差較大,則不確定性較高。
Google GenCast 是一種高解析度(0.25°)的 AI 集成模型,基於人工智慧生成模型(diffusion model),能準確預測未來天氣情境的複雜概率分佈。此技術奠基於谷歌多年的研究,並進一步拓展 AI 在天氣預測領域的應用。
傳統方法多依賴物理模型,運行速度較慢且耗能巨大。而 Google GenCast 則以生成式 AI 技術為基礎,利用全球氣象數據進行學習與模擬,不僅提升準確性,還顯著加快運算速度。其單次預測僅需 8 分鐘,相比傳統方法動輒數小時的計算效率有了質的飛躍。
Google GenCast 運用與地球球面幾何相適應的生成模型,將氣象數據(如溫度、風速、氣壓等)轉化為高精度的天氣預測。模型的訓練過程涵蓋了 ECMWF 提供的四十年歷史天氣數據,確保其對全球氣象模式的深入理解。
Google GenCast 能更早、更準確地預測熱帶氣旋的路徑,幫助政府及早發布警告並制定應對措施。例如,對颱風哈吉貝斯的模擬顯示,Google GenCast 能隨時間推進縮小預測範圍,最終精準鎖定其登陸地點。
天氣預測在可再生能源規劃中也扮演重要角色,尤其是風能發電。GenCast 提供的高精度風力預測有助於提升風能可靠性,加速可持續能源的普及。
雖然 Google GenCast 展現出極高的潛力,傳統物理模型仍在訓練數據及初始條件設置中扮演關鍵角色。AI 與傳統氣象學的結合,充分發揮了各自的優勢,共同促進更準確的天氣預測。
為促進氣候與天氣領域的研究發展,Google 已將 GenCast 的代碼、模型權重及歷史預測數據公開,期待與氣象機構、學術研究者及相關行業建立深入合作,共同應對全球氣候挑戰。
更多信息請參考 Google DeepMind 和 GenCast 開放模型發布。
GenCast 不僅提升了預測精度,還大幅縮短了計算時間,特別是在極端天氣風險的預測方面表現卓越。
任何研究者或機構都可以訪問公開的 GenCast 數據,用於科學研究或應用開發。
是的。GenCast 已經展現了在能源規劃、農業生產及災害應對中的應用潛力,未來將進一步探索更多可能性。
模型提供更快、更準確的預報,最遠可達15 天。據稱,其準確率高達97.2%。
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