DeepMind发布新一代天气预测 AI模型:GenCast可精准预测15天内的天气情况

GenCast是 DeepMind推出的高分辨率AI天气预测模型，使用生成式AI技术对天气进行概率性预测
传统模型如ECMWF的ENS系统，基于物理学原理运行，需要强大的计算资源才能生成概率性预测。然而，这些模型计算时间较长，对于极端天气事件的预测能力仍有限。此外，面对气候变化引发的极端天气增多，现有模型在精度和效率上难以满足决策者的需求。Gencast在预测精度上全面超越传统系统。在测试中，它在97.2%的预测目标上表现优于 ECMWF 的 ENS模型，尤其在超过 36 小时的预测范围内，其准确率达到 99.8%。对于极端天气事件，如热浪、寒潮和台风路径，GenCast的预测更为可靠，为防灾减灾提供了宝贵数据。
它可以生成一组50+个预测，模拟未来天气的可能变化轨迹。
与传统天气模型相比，GenCast在精度和计算效率上均显著提升，可预测未来15天的天气情况和极端天气风险。
使用Google Cloud TPU v5，每次生成完整的15天预测只需8分钟,。
与传统基于物理的天气模型相比，GenCast更快且计算成本更低。
1.高精度天气预测
准确性超过传统模型:
与目前全球顶级天气预测系统ECMWF的ENS模型相比，GenCast在97.2%的预测目标上表现更优。
在超过36小时的预测范围内，其准确率达到了99.8%。
极端天气预测:
能更好地预测热带气旋、极端温度(热浪或寒潮)以及高风速等极端天气事件。
在预测热带气旋(如台风、飓风)、极端温度和强风时表现优异。
提供的路径预测范围更准确，有助于提高防灾减灾的决策效率。
全面的概率性预测:GenCast不仅提供单一预测结果，还生成多种可能的天气发展路径，通过模拟不确定性为决策者提供更全面的信息。这种能力在极端天气事件中尤为重要，帮助制定精准的应对策略
2.预测范围与分辨率
Gencast的技术核心是生成式AI模型，它在地球的球面几何基础上进行了特殊优化，能够生成复杂的天气概率分布。模型以ECMWF的ERA5数据为训练基础，涵盖40年的历史天气数据，包括温度、风速和气压等多维变量。这种深度学习和大数据结合的方法，使Gencast能够直接学习全球天气模式，并在高分辨率(0.25°)上进行精准预测。
覆盖全球，分辨率高
使用0.25°高分辨率，能捕捉更细致的天气变化。
时间范围:
提供最长15天的天气预测，对中期天气趋势进行准确估计
3.快速计算与高效率
快速生成预测:
利用 Google Cloud TPU v5，每次完整生成 15 天的天气预测仅需 8分钟。
每个预测可以同时并行计算，相较于传统基于物理模型的 ENS 系统(需要超算数小时)，效率提升显著。
生成式AI技术:
4.面向多种应用场景
极端天气管理:
预测极端天气的可能性和影响范围，有助于政府和机构在灾害发生前采取措施，降低损失。
可再生能源规划:
在风能预测实验中表现更好，为风力发电的可靠性和规划提供支持。
社会公共服务:
有助于改进交通管理、粮食安全计划、灾害响应等领域的决策
基于扩散模型，适配地球球面几何，能够生成复杂的概率分布，提供多种可能的天气发展路径
5.不确定性的平衡
概率性预测:
提供多种可能的天气场景，帮助决策者更好地理解和应对天气变化的不确定性。
在不夸大或低估预测信心的情况下，准确衡量预测结果的不确定性。
6.对比传统系统的优势
性能更优:
在1320种不同变量和时间范围的测试组合中，GenCast超过传统ENS模型的表现.
”效率更高:
计算时间显著缩短，成本大幅降低，提升了预测的可用性和实时性。
7.开放性与合作
DeepMind将GenCast的模型代码、权重和预测数据开源，以促进气象和气候研究。即将发布实时和历史预测数据，方便研究人员和机构整合到各自的模型和工作流中鼓励与学术界、气象机构、可再生能源公司及其他非营利组织合作，共同推动社会效益,