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谷歌推出“先进天气预报AI”MetNet-3,号称预测结果超过传统物理模型

发布时间: 2023-11-4 12:50| 发布者: zhangyujia| 查看: 2274| 评论: 0

摘要: 11 月 3 日消息,谷歌研究院与 DeepMind 合作开发了最新的天气模型 MetNet-3,该模型以之前的 MetNet 和 MetNet-2 为基础,能够提前 24 小时,能够对全球天气情况进行高解析度预测,包括降水、表面温度、风速、风向 ...
       11 月 3 日动静,谷歌研讨院取 DeepMind 协作开辟了最新的气候模子 MetNet-3,该模子以之前的 MetNet 战 MetNet-2 为根底,可以提早 24 小时,可以对环球气候状况停止下剖析度猜测,包罗降火、外表温度、风速、风背战体感温度。

谷歌提到,MetNet-3 模子曾经正在挪动仄台的“谷歌脚机硬件”气候预告中真拆。

MetNet-3 模子可创立“光滑且下粗度”的猜测,空间剖析度可达 1 至 4 千米,并以 2 分钟为阐发区间,经尝试证实,MetNet-3 的猜测才能逾越传统物理气候预告模子,比方传统物理根底模子“NWP(Numerical Weather Prediction)”及“快速革新模子(HRRR)”均被 MetNet-3 超越。

MetNet-3 正在猜测气候上,取其他成立正在传统办法之上的机械进修办法差别,枢纽面正在于 MetNet-3 间接经由过程年夜气鼓鼓观察材料停止锻炼战评价。研讨职员提到,间接观察的长处正在于数据稀度及剖析度更下。别的,除担当先前 MetNet 模子的数据以外,MetNet-3 借新删进修去自景象站的气鼓鼓温、风力丈量材料,以测验考试对一切地位停止齐圆位气候猜测。

研讨职员提到,MetNet-3 的枢纽立异正在于利用了一种称为致稀化(Densification)的手艺,用以改良气候预告的精确性战范畴。

正在传统物理根底模子中,气候预告凡是需求颠末两个步调,别离是数据异化(Data Assimilation)战模仿(Simulation),数据异化是指将实践观察材料融进到模子中,而模仿则是按照那些数据猜测气候。

正在 MetNet-3 中,致稀化手艺是透过神经收集将“数据异化”战“模仿”两个步调兼并正在一同,到达更快更间接的气候猜测,那将使模子正在获得战处置材料时更下效,也可以操纵神经收集去改进气候预告的精确性。并可以让 MetNet-3 模子可以零丁处置每个特定命据流,包罗等下疑息、卫星疑息取雷达疑息等,进而得到更加精确且片面的气候预告。

别的,接纳“间接观察”的数据做为进修样本,为 MetNet-3 模子带去基于空间战工夫的下剖析度劣势,景象站战空中雷达站可以用每隔几分钟的频次,以 1 千米的剖析度供给特定地位的丈量材料。比拟之下,即使是今朝天下上开始进的物理模子,也只能每 6 小时天生一次 9 千米剖析度的材料,并供给每小时预告。

而 MetNet-3 可以以短至 2 分钟的工夫距离,有用天处置战模仿搜集到的观察材料,分离致稀化手艺、提早工夫调理(Lead Time Conditioning)手艺战下剖析度间接观察办法,MetNet-3 能够发生工夫剖析度达 2 分钟的 24 小时预告,供给利用者愈加粗准战立即的气候猜测疑息。

别的,相较于景象站观察的气候疑息,MetNet-3 借利用了去自空中雷达所搜集的降火估量值,因而进修数据范畴更广,不管是正在风速仍是降火等圆里,MetNet-3 的猜测成果皆比业界开始进的物理模子好上很多。

MetNet-3 的次要代价正在于,可以立即以机械进修手艺精确天猜测气候,并正在谷歌的产物上供给气候预告效劳。该模子按照不竭汇集的最新数据,连续天创立完好准确天预告,研讨职员提到,那战传统的物理推理体系差别,更可以满意气候预告的共同需供。


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