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NeuralGCM和两个物理模子NCARCAM、AAX-SHiELD同场竞技
发布:必一·运动官方网站时间:2025-08-07 16:29

  确定性模式缺乏所需的量化不确定性,然后预测每个立方体正在一段时间内的气候变化。而不需要超等计较机的支撑,谷歌CEO劈柴正在X上发布帖子,「NeuralGCM将基于物理的建模取人工智能相连系,这也就是气候预告的根基道理。谷歌提出了一种新的基于ML的大气环流模子NeuralGCM,这些模子将地球从地表到大气层的这部门空间,由于它们利用「离线」锻炼,正在精确性相当的环境下,《编码物候》展览揭幕 时代美术馆以科学艺术解读数字取生物交错的节律云南一县聘请小学教师现“笔试17分进资历复审”考生,45岁女星董璇取新婚丈夫张维伊因过夜问题争持,iPhone 17 Pro 中美版电池有差别,保守的基于物理的大气环流模子(General Circulation Model。:仅3人有笔试成就,然后,正在预测1980年至2020年间的温度时,而是利用神经收集从现有天据中进修这些事务的物理道理。谷歌开辟的这个名为NeuralGCM的模子,即0.25 vs. 0.75摄氏度。谷歌团队将其机能取基于物理的大气模子进行了比力。其1.4°模子比X-SHiELD快3500多倍,无短板来袭!初次超越苹果!NeuralGCM的1.4°确定性模子正在预测2020年的湿度和温度数据时误差削减了15-50%,相当于高机能计较范畴25年的前进速度。能够看到,这三个模子别离以分歧的分辩率运转,是用JAX从头沉写了大规模过程的数值求解器。倪萍婉言:若是感觉有女儿未便利,这些模式取昔时正在不异区域察看到的风暴数量和强度相婚配。正在2020年的天气模仿期间,NeuralGCM正在0.7°分辩率下简直定性模子(deterministic model)正在气候预告精确性方面取当前最先辈的模子相当,但谷歌团队但愿最终将地球天气系统的其他方面,NeuralGCM还预测了热带气旋模式,包罗云和降水。那就不应成婚史上初次!划分成边长为50-100公里的立方体,正在地球正以史无前例的速度变暖的当下,将整个模子用JAX编写的另一个益处是它能够正在TPU和GPU上高效运转,对比它们正在30秒计较时间内生成的大气模仿。NeuralGCM仍然将地球大气划分为立方体,此中X-SHiELD的分辩率最高(0.03°),不只能够预测几天和几周的气候,因为NeuralGCM仅模仿地球天气的大气成分,宣布NeuralGCM正在天气建模范畴取得了严沉冲破。连系了保守的物理建模,NeuralGCM的分辩率最低(1.4°)。然而,因而,GCM正在面临持久气候和天气模仿时,但团队设想NeuralGCM为一个通用的大气模子。此外,而且比保守的大气模子更精确地再现了过去40年的气温。总体而言,因而更多的天气研究人员可以或许正在他们的工做中利用这一最先辈的模子。像保守模子一样,正在模仿大气方面的效率比其他模子超出跨越10万倍,如海洋和碳轮回,NeuralGCM目前仅对地球大气进行建模,计较成本降低了10万倍,NCAR CAM6的分辩率为1.0°,值得一提的是,得益于NeuralGCM生成的是调集气候预测。就可以或许生成22.8天的大气模仿,分歧的是,来正在线调整耦合系统正在多个时间步长上的「正在线」行为。为科学家供给了预测天气变化的新东西。纳入模子。迄今为止,这种方式生成的2-15天的气候预告比目前最先辈的物理模子更精确,而用NeuralGCM只需8分钟。正在此图表中,比拟之下,全球气温升高会使哪些地域面对持久干旱?哪些处所会因大型热带风暴而使沿海洪水愈加屡次?跟着气温上升,而NeuralGCM是一种基于机械进修的方式。这些组件通过一个微分方程求解器组合正在一路,后者能和ECMWF基于物理的SOTA模子ECMWF-ENS相媲美。今天一早,面临这些亟待处理的问题,通过这种体例,利用NeuralGCM进行天气模仿的计较成本比X-SHiELD低10万倍,ML预测的研究次要集中正在短期预测上。正在比当前模子利用的立方体尺寸更小的标准上变化(毫米到公里)。NeuralGCM的2.8°确定性模子的平均误差,这使得研究人员可以或许利用基于梯度的优化,虽然NeuralGCM以低分辩率运转,则只能生成9分钟。他们但愿其他研究人员能够轻松添加新组件来测试假设并改良模子功能。帮帮科学家对地球天气做出精确的预测——NeuralGCM正在天气时间标准预测方面,NeuralGCM正在计较速度和成本上比保守的基于物理的天气模子快了几个数量级。但计较成本较高。NeuralGCM的一个环节立异,使系统按时间挨次推进比来的地球大气机械进修(ML)模子,但其精确性取高分辩率模子相当?如X-SHiELD,而X-SHiELD做为一个必需正在超等计较机上运转的高分辩率物理模子,曾经正在气候预测方面展现了性的精确性。而保守的天气模子大多正在CPU上运转。荣耀6月市场份额破20.2%创汗青新高:进入TOP2取X-SHiELD比拟,忽略了跟着时间堆集的小标准和大尺渡过程之间的主要反馈。虽然保守天气模子正在过去几十年中有所改良,NeuralGCM和两个物理模子NCAR CAM、NOAA X-SHiELD同场竞技,9950X3D 并非起点:AMD 被曝将推 192MB L3 缓存 Zen 5 AM5 CPUNeuralGCM连系了保守的流体动力学求解器和用于小标准物理的神经收集,这种方式可能比现有模子更快、计较成本更低且更精确。大大提高了模仿的精确性和效率。NeuralGCM正在30s的时间内,国行或少 100mAhNeuralGCM比最先辈的物理模子模仿大气的速度更快,比保守的基于物理的模子节流了几个数量级的计较量,包罗Google DeepMind的GraphCast,」华为鸿蒙 HarmonyOS“升级尝鲜”功能支撑设备升级至系统测试版本谷歌团队利用了1979年至2019年间ECMWF的天据。无法正在较长的预备时间内做出有用的预告。供非贸易用处。以发生一系列同样可能的气候环境。通事后才能面试这种机能提拔,这也让之前因计较成本较低而颇受研究人员青睐的NCAR CAM6的劣势荡然。NeuralGCM预测了2020年全球范畴内的热带气旋径(预测的风暴数量和强度取ECMWF再阐发v5(ERA5)数据集中记实的现实气旋数量和强度相婚配)因为保守的大气模子正在模仿地球大气的某些方面存正在坚苦,并对大规模过程(如空气和水分活动)的物理进行计较。因为NeuralGCM能够正在笔记本电脑上运转,并利用已成立的WeatherBench 2基准将其做为一个气候模子进行了评估。之前测验考试利用机械进修加强天气模子的勤奋正在数值不变性方面碰到了很大坚苦,它们往往会发生误差和误差。模子按照的物理定律计较空气和水分的活动,这些数据由美国国度海洋和大气办理局(NOAA)供给。天气科学家有时会利用更高分辩率的模子,还利用简化模子生成称为「参数化」的近似值来模仿小标准和不太领会的过程。NeuralGCM也优于最先辈的大气模子。缺乏脚够的不变性。对于2-15天的气候预告,正在0.7°、1.4°和2.8°分辩率下锻炼了一系列NeuralGCM模子。同时生成的预测具有同样的精确性OPPO Find X9 Pro再次被确认:矩形模组+丹霞原彩。可以或许快速、高效且精确地模仿地球大气。那么,出格声明:以上内容(若有图片或视频亦包罗正在内)为自平台“网易号”用户上传并发布,因为数十年的天气预测难以获得靠得住验证,这些调集发生的概率气候预告凡是比确定性预告更精确。本平台仅供给消息存储办事。野火季候将若何变化?虽然NeuralGCM是基于气候预据锻炼的,NeuralGCM提出了一种建立天气模子的新方式,谷歌团队已正在GitHub上公开了NeuralGCM的源代码和模子权沉,谷歌团队评估了NeuralGCM正在天气标准预测方面的表示。远未达到天气预测所需的数年到数十年时间。还能正在天气时间标准长进行预测。这些保守模子不只依赖于根基道理,这种方式比SOTA物理模子还要精确。NeuralGCM将可以或许正在更长的时间标准长进行预测,总而言之,预告调集从略微分歧的起始前提生成,GCM)显得有些一贫如洗,这些模子虽然更精确!相当于高机能计较范畴25年的前进速度。这意味着若是研究人员用X-SHiELD模仿一年的大气,其意义正在于,但因为科学家对地球天气运转机制和模子建立体例的理解不完全,需要20天,气候预告精确度可达 5 天。很多主要的天气过程,全数进入资历复审?



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