Недавно Google выпустила новую революционную модель атмосферной циркуляции NeuralGCM, вычислительная эффективность которой в 100 000 раз выше, чем у традиционных физических моделей. Этот прорыв эквивалентен общему прогрессу в области высокопроизводительных вычислений за последние 25 лет. Это означает, что прогнозирование изменения климата откроет новую эру, когда ученые смогут более быстро и точно предсказывать будущую погоду, а также углубляться в влияние изменения климата на различные регионы мира, например вероятность экстремальных погодных явлений, таких как засухи. и наводнения и интенсивность.
Недавно компания Google совершила потрясающий прорыв в области прогнозирования погоды. Они разработали новую модель общей циркуляции атмосферы под названием NeuralGCM. Вычислительная эффективность этой модели в 100 000 раз выше, чем у традиционной физической модели, что эквивалентно прогрессу высокопроизводительных вычислений за последние 25 лет.
Генеральный директор Google объявил о результатах в социальных сетях и отметил, что NeuralGCM предоставит ученым новый инструмент для прогнозирования изменения климата. Это помогает исследователям понять влияние изменения климата на различные регионы в то время, когда глобальные температуры резко повышаются, например, какие районы могут пострадать от длительных засух или риска наводнений в прибрежных районах.
Традиционные модели прогноза погоды обычно полагаются на законы физики, разделяя Землю на кубы с длиной стороны от 50 до 100 километров и рассчитывая изменения погоды в этих областях. Однако этот метод слишком велик, и многие важные климатические процессы игнорируются. И наоборот, NeuralGCM использует нейронные сети для изучения физических принципов мелкомасштабных погодных явлений на основе существующих данных, что значительно повышает точность моделирования.
NeuralGCM прошел обучение на данных о погоде с 1979 по 2019 год и продемонстрировал точность прогнозов погоды, превосходящую существующие современные физические модели, в течение 2–15 дней. Что касается прогнозирования климата, производительность NeuralGCM также весьма впечатляет, особенно в прогнозировании температуры, ошибка которого составляет всего одну треть от ошибки традиционных моделей.
Кроме того, NeuralGCM чрезвычайно эффективен с точки зрения скорости работы и стоимости вычислений. По сравнению с традиционными моделями он в 3500 раз быстрее, а стоимость вычислений в 100 000 раз ниже, чем у X-SHiELD. Для работы требуется только обычный компьютер.
Запуск NeuralGCM знаменует собой большой шаг вперед в области моделирования климата. Он не только открывает новые возможности для будущих прогнозов погоды, но и обеспечивает более мощную поддержку наших исследований в области изменения климата.
Адрес бумаги: https://t.co/zyXhW8deko
Основные моменты:
? Вычислительная эффективность модели NeuralGCM в 100 000 раз выше, чем у традиционных физических моделей, и она может моделировать 22 дня погоды за 30 секунд!
Точность NeuralGCM превосходит существующие современные модели прогнозов погоды на срок от 2 до 15 дней.
? Его вычислительная стоимость в 100 000 раз ниже, чем у традиционной модели, и его можно эффективно использовать с использованием обычных компьютеров.
Появление NeuralGCM привнесло беспрецедентную эффективность и точность в прогнозирование климата и погоды, предоставив мощный инструмент для борьбы с изменением климата, указывая на более точные прогнозы климата и более эффективные стратегии реагирования в будущем.