Google的GraphCast模型预测天气比其他模型更好

Google DeepMind的机器学习模型GraphCast在早期测试中击败了传统的天气预报方法。

准确地预测天气是一项艰巨的任务，随着我们想要预测的未来日子的推移，天气变得指数级复杂。

这就是为什么气象组织依赖世界上最强大的超级计算机来处理复杂的预测算法，告诉我们明天是否会下雨。

欧洲中期天气预报中心（ECMWF）使用的综合预报系统（IFS）模式被认为是最准确的欧洲天气模式。而GraphCast只是远远超过了它。

在1380个验证目标中，GraphCast能够比ECMWF更快、更准确地提前10天预测天气。

知道你是否应该带着雨伞上班很方便，但准确预测极端天气事件是GraphCast可能产生重大影响的地方。

9月份，当飓风李距离登陆还有9天时，气象部门正在努力预测哪个城市将首当其冲。

IFS模型粗略预测飓风袭击东北部一些城市，或可能完全消失。同时，GraphCast预测飓风李将袭击新斯科舍省。

仅仅3天后，IFS就得出了同样的结论，最终被证明是准确的。想象一下，额外的3天将使资源和紧急服务的部署得到改善。

Google DeepMind研究副总裁Pushmet Kohli表示：“天气预测是人类长期以来一直在研究的最具挑战性的问题之一。如果你看看过去几年气候变化所发生的事情，这是一个非常重要的问题。

展示GraphCast：我们最先进的人工智能模型在不到一分钟的时间内以前所未有的精度提供10天天气预报。