準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)幾分鐘到幾周的天氣是一項(xiàng)基本的科學(xué)挑戰(zhàn),它可以對(duì)社會(huì)的許多方面產(chǎn)生廣泛影響。
據(jù)外媒報(bào)道,近日,在先前對(duì)降水量預(yù)報(bào)的研究基礎(chǔ)上,Google提出了MetNet,這是一種用于降水預(yù)報(bào)的神經(jīng)天氣模型。
這種DNN(深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))在強(qiáng)大的專(zhuān)用硬件(如GPU和TPU)上使用并行計(jì)算,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式,并學(xué)習(xí)從輸入到所需輸出的復(fù)雜轉(zhuǎn)換。
DNN能夠在未來(lái)8小時(shí)內(nèi)以1km 的分辨率預(yù)報(bào)降水量,時(shí)間間隔為2分鐘。
MetNet的預(yù)測(cè)時(shí)間比NOAA(美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局)目前使用的最先進(jìn)的基于物理的模型提前了7-8小時(shí)。它可以在幾秒鐘內(nèi)對(duì)整個(gè)美國(guó)的降水量進(jìn)行預(yù)測(cè),而NOAA 需要花費(fèi)一小時(shí)。
Google正在積極研究如何改進(jìn)全球天氣預(yù)報(bào)模型,尤其是在氣候快速變化很大的地區(qū)的準(zhǔn)確性。雖然上文展示了美國(guó)大陸目前的MetNet模型,但它可以擴(kuò)展到任何有足夠雷達(dá)和光學(xué)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地區(qū)。
Google也希望通過(guò)今后與氣象界的合作,能夠帶來(lái)更大的改進(jìn)。
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