เมื่อเร็วๆ นี้ Google ได้เปิดตัวโมเดลการหมุนเวียนบรรยากาศแบบใหม่ NeuralGCM ซึ่งมีประสิทธิภาพในการคำนวณสูงกว่าโมเดลทางกายภาพแบบเดิมถึง 100,000 เท่า ความก้าวหน้าครั้งนี้เทียบเท่ากับความก้าวหน้าโดยรวมของการประมวลผลประสิทธิภาพสูงในช่วง 25 ปีที่ผ่านมา ซึ่งหมายความว่าการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศจะนำไปสู่ยุคใหม่ที่นักวิทยาศาสตร์สามารถทำนายสภาพอากาศในอนาคตได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น และเจาะลึกผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในภูมิภาคต่างๆ ทั่วโลก เช่น ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้ว เช่น ภัยแล้ง และน้ำท่วมและความรุนแรง
เมื่อเร็ว ๆ นี้ Google ได้สร้างความก้าวหน้าอย่างน่าทึ่งในด้านการพยากรณ์อากาศ พวกเขาได้พัฒนาแบบจำลองการหมุนเวียนทั่วไปในบรรยากาศแบบใหม่ที่เรียกว่า NeuralGCM ประสิทธิภาพการคำนวณของแบบจำลองนี้สูงกว่าแบบจำลองทางกายภาพแบบดั้งเดิมถึง 100,000 เท่า ซึ่งเทียบเท่ากับความก้าวหน้าของการประมวลผลประสิทธิภาพสูงในช่วง 25 ปีที่ผ่านมา
CEO ของ Google ประกาศผลบนโซเชียลมีเดียและชี้ให้เห็นว่า NeuralGCM จะให้เครื่องมือทำนายการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศใหม่แก่นักวิทยาศาสตร์ สิ่งนี้ช่วยให้นักวิจัยเข้าใจถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในภูมิภาคต่างๆ ในขณะที่อุณหภูมิโลกเพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว เช่น พื้นที่ใดบ้างที่อาจประสบภัยแล้งในระยะยาวหรือเสี่ยงต่อการเกิดน้ำท่วมในพื้นที่ชายฝั่ง
แบบจำลองการพยากรณ์อากาศแบบดั้งเดิมมักจะอาศัยกฎฟิสิกส์ โดยแบ่งโลกออกเป็นลูกบาศก์โดยมีความยาวด้านละ 50 ถึง 100 กิโลเมตร และคำนวณการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศในพื้นที่เหล่านี้ อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้ใหญ่เกินไป และกระบวนการทางสภาพอากาศที่สำคัญหลายๆ กระบวนการถูกละเลย ในอีกทางหนึ่ง NeuralGCM ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้หลักการทางกายภาพของเหตุการณ์สภาพอากาศขนาดเล็กจากข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งช่วยปรับปรุงความแม่นยำของการจำลองได้อย่างมาก
NeuralGCM ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลสภาพอากาศตั้งแต่ปี 1979 ถึง 2019 และแสดงให้เห็นถึงความแม่นยำในการพยากรณ์อากาศที่เหนือกว่าแบบจำลองทางกายภาพที่ล้ำสมัยที่มีอยู่ภายใน 2 ถึง 15 วัน ในแง่ของการพยากรณ์สภาพภูมิอากาศ ประสิทธิภาพของ NeuralGCM ก็ค่อนข้างน่าประทับใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการทำนายอุณหภูมิ ซึ่งมีข้อผิดพลาดเพียง 1 ใน 3 ของแบบจำลองแบบดั้งเดิม
นอกจากนี้ NeuralGCM ยังมีประสิทธิภาพอย่างมากในแง่ของความเร็วในการทำงานและค่าใช้จ่ายในการคำนวณ เมื่อเทียบกับรุ่นดั้งเดิม มันเร็วกว่าถึง 3,500 เท่า และค่าใช้จ่ายในการคำนวณยังต่ำกว่า X-SHIELD ถึง 100,000 เท่า มันต้องใช้คอมพิวเตอร์ธรรมดาเท่านั้นจึงจะรันได้
การเปิดตัว NeuralGCM ถือเป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในด้านการสร้างแบบจำลองสภาพภูมิอากาศ ไม่เพียงแต่มอบความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับการพยากรณ์อากาศในอนาคต แต่ยังให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นสำหรับการวิจัยของเราเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศอีกด้วย
ที่อยู่กระดาษ: https://t.co/zyXhW8deko
ไฮไลท์:
ประสิทธิภาพการคำนวณของโมเดล NeuralGCM นั้นสูงกว่าโมเดลทางกายภาพทั่วไปถึง 100,000 เท่า และสามารถจำลองสภาพอากาศ 22 วันได้ใน 30 วินาที!
ความแม่นยำของ NeuralGCM เหนือกว่าโมเดลล้ำสมัยที่มีอยู่ในการพยากรณ์อากาศตั้งแต่ 2 ถึง 15 วัน
ต้นทุนการประมวลผลต่ำกว่ารุ่นดั้งเดิมถึง 100,000 เท่า และสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้คอมพิวเตอร์ทั่วไป
การเกิดขึ้นของ NeuralGCM ได้นำมาซึ่งประสิทธิภาพและความแม่นยำอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนในการพยากรณ์สภาพอากาศและการพยากรณ์อากาศ ถือเป็นเครื่องมืออันทรงพลังในการจัดการกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ซึ่งบ่งชี้ถึงการพยากรณ์สภาพภูมิอากาศที่แม่นยำยิ่งขึ้น และกลยุทธ์การรับมือที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในอนาคต