Google 最近推出了一款新的氣象預測工具，名為 GenCast，這是一個“高解析度的 AI 集成模型”，相關研究已在《Nature》期刊上發表。準確的天氣預測對於日常生活、災害應對以及可再生能源等各方面都至關重要。GenCast 在預測長達 25 天的天氣方面，超越了目前的頂尖系統 ECMWF 的 ENS。
GenCast 是一種擴散模型，類似於一些 AI 圖像生成器所使用的技術，但這一模型專門針對地球的幾何特徵進行調整。它的訓練數據來自 ECMWF 的四十年歷史數據庫。
為了進行測試，Google 將 GenCast 訓練至 2018 年的歷史天氣數據，並對 2019 年進行了 1,320 次不同的預測，並將其結果與 ENS 及實際天氣進行比較。結果顯示，GenCast 在 97.2% 的情況下比 ENS 更準確，對於 36 小時以上的預測準確率更是高達 99.8%。
在一個示範中，Google 要求 GenCast 預測 2019 年襲擊日本的颱風 Hagibis 的路徑。可以看到，颱風的實際路徑以紅色標示，而 Google 的 AI 模型預測的可能路徑則以藍色顯示。在距離登陸 7 天時，預測路徑相對分散，但隨著颱風逐漸接近，預測路徑則逐漸收斂於實際路徑。
為地方當局提供更多準備時間以應對惡劣天氣是 GenCast 的一個應用場景。該模型還能預測風電場附近的風速、太陽能電場的天氣等。
GenCast 是一個“集成模型”，意味著它可以生成 50 多個具有不同概率的預測。Google 表示，針對一個 15 天的預測，可以在 Google Cloud TPU v5 上以 8 分鐘的時間生成一個預測，並且這些多重預測可以並行進行。而傳統的氣象預測模型則需要在超級計算機上運行數小時。
Google 將 GenCast 作為開放模型發布，並分享其代碼和權重。該公司計劃繼續與氣象預測機構和科學家合作，以進一步改善未來的預測準確性。
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