DeepMind AI天气预报程序，精度超越全球顶尖系统！

当前，精准的天气预测仍然面临挑战，尤其是在预测长期变化时。然而，谷歌旗下的 DeepMind 公司推出了一种名为 GenCast 的人工智能模型，旨在提升中期天气预报的准确性，该模型能够预测未来数天的天气状况，其性能甚至超越了欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 的 ENS 模型。据评估，GenCast 在预测中期天气和极端天气事件方面，准确率提升了 20%。

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GenCast 的独特之处在于其能够同时预测多种天气变量。它不仅可以预测降水和温度，还能够预测大气压力和风力等关键气象指标。为了训练 GenCast，研究人员使用了 1979 年至 2018 年共 40 年的历史天气数据，并通过分析这些数据来学习不同天气变量之间的复杂关系。结果显示，GenCast 在 28 个不同的大气指标预测中，有 25 个指标的预测能力优于传统的天气预报模型，尤其是在预测 12 小时后的天气状况时，效果更为显著。

与传统方法不同，GenCast 能够直接从历史天气数据中学习，从而更有效地捕捉天气模式。这意味着它可以根据不同的天气条件进行调整，并在预测全球范围内的天气变化时表现出色。研究表明，GenCast 能够提供更准确且更可靠的中期天气预报，为各行各业提供有价值的信息。

值得一提的是，GenCast 采用了一种名为 NeuralGCM 的新型人工智能架构，该架构借鉴了 GraphCast 的设计思路，旨在提升天气预测的精度。通过利用过去 50 年的天气数据进行训练，GenCast 能够预测未来多个天气变量，从而显著提高天气预报的准确性。

总的来说，这种创新方法代表了天气预报领域的一大进步，有助于更准确地预测 “何时何地” 会发生极端天气事件。相较于欧洲中期天气预报中心的天气预报系统，GenCast 的优势在于其预测极端天气事件的能力，这使得它在预警和防灾方面具有重要价值。

人工智能天气预测技术的进步为提高预报精度开辟了新途径，同时也为应对气候变化带来的挑战提供了有力支持。通过更准确地预测未来天气状况，我们可以更好地为极端天气事件做好准备，并采取相应的应对措施。

总结：

✔️ GenCast 是一种利用人工智能进行天气预测的模型，能够更准确地预测 ENS 模型的输出结果。

⏱️ GenCast 的预测速度比传统方法快 8 倍，能更快地提供天气预报信息。

🧠 GenCast 学习历史数据，从而能够更有效地捕捉天气模式，提高预测准确性。