谷歌的人工智慧會比目前車型提供更好的天氣預報嗎？ DeepMind 是Google專門從事人工智慧研究的子公司，它確保其新的人工智慧模式 GenCast 能夠更有效地提前 15 天預測天氣。
天氣如何？對於這個一直困擾人類的問題，目前的天氣模型或多或少提供了可靠的答案。和根卡斯特,深度思維提出了一種新的高分辨率模型（0.25°），可以提供“與主要操作系統歐洲中期天氣預報中心 (ECMWF) 的 ENS 相比，無論是日常天氣還是極端事件，最多可以提前 15 天進行更好的預報」。一點也沒有少！
更精確，更少貪婪
GenCast 是一種擴散模型——一種廣泛用於生成圖像、視頻和音樂的人工智慧模型——它在競爭中脫穎而出：它已經適應了地球的球形幾何形狀，並且它學會了準確地生成不同機率的複雜機率。
此模型使用 ECMWF 檔案中四十年的天氣資料進行訓練。為了評估GenCast 的效能，DeepMind 使用截至2018 年的訓練資料測試了2019 年的預測。時間裡，在99.8% 的情況下顯示出更高的準確率小時。
「對惡劣天氣風險進行更準確的預測可以幫助官員保護更多生命、防止損失並節省資金。在我們對 GenCast 預測極端熱浪和寒潮以及高風速的能力的測試中，GenCast 的表現始終優於 ENS。 Google
顯著的好處是，GenCast 的 15 天預測僅需單一 Google Cloud TPU v5（Google 設計的專用處理單元，用於加速與人工智慧相關的運算）只需 8 分鐘的運算。 ENS 等傳統預測需要在超級電腦上進行數小時的計算。
然而，不存在將經典天氣預報模型扔進垃圾桶的問題。首先是因為它們產生的數據用於為人工智慧提供動力。然後，繼續與氣象機構合作的谷歌清楚地看到，合作對於改善預報至關重要，並且“更好地服務社會»。
GenCast 是一個開放模型，開發人員和預測人員可以隨意使用。因此，他們將能夠將其整合到自己的工作模型和流程中。
來源 ： 深度思維
