GenCast是DeepMind推出的一款先進的AI氣象預測模型,基于擴散模型技術,能夠提供長達15天的全球天氣預報。該模型在97.2%的預測任務中超過了國際頂尖的中期天氣預報系統(tǒng)ENS,特別是在極端天氣的預測上表現(xiàn)優(yōu)異。GenCast不僅在預測效率上有顯著提升,僅需8分鐘即可生成預報,還已開源,支持更廣泛的天氣預報社區(qū)與研究。
GenCast是什么
GenCast是一款由DeepMind開發(fā)的前沿AI氣象預測模型,采用擴散模型技術,提供長達15天的全球天氣預報。該系統(tǒng)在97.2%的預測任務中超越了全球領先的中期天氣預報系統(tǒng)ENS,特別在極端天氣的預測方面表現(xiàn)尤為突出。與傳統(tǒng)模型相比,GenCast的預測效率顯著提升,僅需8分鐘即可生成預報。此外,GenCast已開源,包含代碼和模型權重,以支持更廣泛的天氣預報社區(qū)。
GenCast的主要功能
- 中長期天氣預報:提供為期15天的全球天氣預報,每12小時更新一次。
- 高分辨率預測:模型以0.25°的緯度-經(jīng)度分辨率運行,確保高分辨率的天氣預測。
- 集合預測:與傳統(tǒng)單一預測模型不同,GenCast生成50個或更多的預測集合,每個集合表現(xiàn)出可能的天氣軌跡,充分表達不確定性。
- 極端天氣預測:擅長預測極端天氣,如熱浪、強風及熱帶氣旋等。
- 快速生成:在Google Cloud TPU v5上,GenCast能夠在短短8分鐘內生成15天的天氣預報集合。
GenCast的技術原理
- 擴散模型:該模型基于擴散模型,這是一種生成式AI技術,廣泛應用于圖像、視頻和音樂等領域,用于從噪聲中生成新的樣本。
- 地球球面幾何適應:GenCast特別針對地球的球面幾何形狀進行優(yōu)化,能夠準確學習生成未來天氣場景的復雜概率分布。
- 條件概率分布:模型基于當前和過去的天氣狀態(tài),構建未來天氣狀態(tài)的條件概率分布。
- 神經(jīng)網(wǎng)絡架構:采用包含編碼器、處理器和解碼器的神經(jīng)網(wǎng)絡架構,編碼器將輸入映射到內部學習表示,處理器則集中關注鄰域節(jié)點,解碼器負責將結果映射回原始經(jīng)緯度網(wǎng)格。
- 訓練與預測:GenCast使用來自ECMWF ERA5檔案的四十年歷史天氣數(shù)據(jù)進行訓練,學習全球天氣模式,以自回歸方式生成15天的集合預報。
- 并行生成:由于每個時間步都是從噪聲初始化的,GenCast能夠基于不同的噪聲樣本并行生成預測集合。
GenCast的項目地址
- 項目官網(wǎng):gencast-predicts-weather
- GitHub倉庫:https://github.com/google-deepmind/graphcast
- arXiv技術論文:https://arxiv.org/pdf/2312.15796
GenCast的應用場景
- 災害預防與管理:通過提前預測極端天氣,GenCast能夠幫助和救援組織減少自然災害帶來的損失。
- 能源管理:在風能和太陽能的發(fā)電領域,GenCast提供的精準預報可優(yōu)化能源產(chǎn)量的預測,提升能源利用效率。
- 農(nóng)業(yè)規(guī)劃:GenCast幫助農(nóng)民規(guī)避因天氣變化帶來的風險,從而合理安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動。
- 交通與物流:為航空和海運提供關鍵天氣信息,確保運輸?shù)陌踩c高效。
- 城市規(guī)劃與建設:輔助城市規(guī)劃者考慮氣候變化,以構建更加適應天氣變化的基礎設施。
常見問題
GenCast的預測準確性如何?
GenCast在97.2%的預測任務中超越了全球頂尖的中期天氣預報系統(tǒng)ENS,特別在極端天氣的預測上表現(xiàn)優(yōu)異。
GenCast的預測更新頻率是怎樣的?
GenCast每12小時更新一次天氣預報,提供最新的天氣信息。
如何獲取GenCast的代碼和模型權重?
GenCast已開源,用戶可以通過其GitHub倉庫下載相關代碼和模型權重。
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