“`html
Google AI представляет NeuralGCM: новый подход на основе машинного обучения (ML) к моделированию атмосферы Земли
Общие модели циркуляции (GCM) являются основой прогнозирования погоды и климата, используя численные решатели для динамики крупномасштабных процессов и параметризации для процессов меньшего масштаба, например, образования облаков. Однако GCM сталкиваются с вызовами, такими как постоянные ошибки, предвзятость и неопределенности в долгосрочных прогнозах климата и экстремальных погодных явлениях.
Решение NeuralGCM от GoogleAI
NeuralGCM – это гибридная модель, объединяющая дифференцируемый решатель для динамики атмосферы с компонентами машинного обучения для параметризации физических процессов. Эта модель стремится использовать преимущества как традиционных GCM, так и подходов машинного обучения, предлагая стабильные и точные прогнозы на различных временных масштабах с значительной вычислительной эффективностью.
Преимущества NeuralGCM
NeuralGCM интегрирует дифференцируемое ядро динамики с изученным физическим модулем, использующим нейронную сеть для прогнозирования эффектов неразрешенных атмосферных процессов. Модель обеспечивает точные прогнозы погоды на 1-15 дней, а также успешно симулирует климатические показатели на протяжении нескольких десятилетий, существенно экономя вычислительные ресурсы.
NeuralGCM успешно преодолевает ограничения традиционных GCM и чистых моделей машинного обучения, предоставляя стабильный и точный гибридный подход для прогнозирования погоды и климата. Это позволяет улучшить понимание и прогнозирование системы Земли, обеспечивая значительную вычислительную эффективность.
Подробности исследования доступны здесь.
Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.
Не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашим группам в Telegram и LinkedIn. Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу более чем 47 тыс. участников в ML SubReddit.
На сайте вы можете найти предстоящие вебинары по ИИ.
Источник: MarkTechPost.
“`
