谷歌AI天氣模型NeuralGCM新突破：計算效率其它模型高出10萬倍

谷歌新發布的NeuralGCM模型在天氣預報領域實現了重大突破，計算效率比傳統物理模型高出10萬倍，相當於過去25年高性能計算的進展。通過結合機器學習與物理建模，NeuralGCM能夠快速而精確地模擬地球大氣狀況，尤其是在預測2到15天內的天氣方面表現更佳，準確度超越現有模型。這個模型運行速度和計算成本也顯著提升，與傳統模型相比速度快了約3500倍，成本降低了10萬倍，僅需普通計算機即可運行。 NeuralGCM在預測氣候變化對不同地區的影響方面展現出巨大潛力，包括乾旱和沿海洪水風險等，對於當前全球氣溫急劇上升的背景顯得尤爲重要。通過訓練於1979年至2019年的天氣數據，NeuralGCM在天氣預報上的誤差僅爲傳統模型的三分之一，使其成爲氣候變化預測的有力工具，標誌着對氣候建模領域新的飛躍。這個模型不僅爲未來的天氣預報提供了可能性，也強化了對氣候變化研究的支持。