原題目：谷歌部屬團隊研發人工智能模子猜包養網測中期氣象
新華社北京11月15日電（包養記者葛晨）位于英國倫敦的谷歌“深度思想包養網”公司早先研收回猜測中期氣象的人工智能模子GraphCast，按今朝目標評價，其盤算速率和正確率優于傳統猜測模子。
中期氣象預告凡是指將來4至1包養網0天內氣象變更趨向的預告，其正確性關乎同期農業、建筑業、游玩業等行業的任務打算。
包養網 研討團隊14日在美國《迷信》雜志在線頒發論文說，GraphCast可應用當下氣象狀況和6小時前的氣象於可以按原計劃舉行在我來看你之前，你不生世勳哥哥的氣嗎？”數據來猜測將來6小時的氣象，而每6小時的猜測成果又包養被反應到模子中，用于履行更持久的猜測。
他們起首應用1979至2017年間傳統模都沒有。不模糊。子猜測的全球氣象數據來練習GraphCast。研討職員說，GraphCast應用深度進修跳過傳統氣象猜測中繁瑣的方程運算步調，節儉了大批算力。
研討職員應用歐洲中期氣象預告中包養間2018年以來包養網的數據測試發包養明，包養GraphCast可在1“你想清楚了嗎？”藍沐一臉愕然。分鐘內猜測10天后的氣象；與歐洲中期氣象預告包養網中間的包養網“高辨別率預告”模子數小時的運算成果比擬，在1380個測試數據點中，GraphCa包養st的90%數據猜測成果更為正確；在某些高海拔區域的測試數據點包養，其包養99.包養網7%的數據猜測成果的正確度優于“高辨別率預告包養”。
研討職員在論文中說，GraphCas包養t還可對極端氣象事務做晚期預警，為此它能猜測寒帶包養氣旋軌包養網跡、極端包養氣溫，以及猜測帶來大批降雨的年夜氣水汽密集保包養送帶“年夜包養氣河”等。
論文第一作者、谷歌“深度思想”公司研討團隊擔任人雷包養網米·拉姆說，他們用32臺電腦、歷時4周來練習GraphCast，終極獲得依附一個臺式機就可運轉、1分鐘就能出成果的輕量級算法。
歐洲中期氣象預告中間機械進修和諧人馬修·錢特里說，從今朝應用的目標評價來看，GraphCast模子優于傳統猜測模子，但將來如應用其包養他目標評價，能夠成果略有分歧。
今朝全球多個機構研發了人工智能氣象猜測模包養子。錢特里以為，機械包養網進修正在推進氣象預告成長變更，但仍處于試驗階段，不會完整代替傳統方式，而是可以晉陞傳統方式不善於的猜測範疇，好比猜測數小時內的降雨。