强过「黄金标准」，快3,500倍，成本低10万倍，物理建模融合AI，谷歌天气模型登Nature

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原标题：强过「黄金标准」，快3,500倍，成本低10万倍，物理建模融合AI，谷歌天气模型登Nature
关键字：模型,气候,物理,研究人员,大气
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新鲜的 AI for Science 资讯编辑 | KX
地球正以前所未有的方式变暖，但气温升高对我们的未来意味着什么尚不完全清楚。全球哪些地区将面临长期干旱？大型热带风暴将使哪些沿海地区的洪灾更加频繁？为了回答这些问题，科学家需要能够准确预测地球气候。
现在，Google Research 研究团队提出一种将传统的基于物理建模与 ML 相结合的新方法——NeuralGCM，可以准确高效地模拟地球大气层。比现有模型更快、计算成本更低、更准确。
NeuralGCM 可以生成 2-15 天的天气预报，比目前基于物理的「黄金标准」模型更准确。在 1 至 10 天预报方面与机器学习模型相媲美，在 1 至 15 天预报方面与欧洲中期天气预报中心的集合预报相媲美。
所得到的模型非常快速且准确，在相似或更高准确度下，计算效率比当前最先进的模型高出 3 到 5 个数量级。
相关研究以「Neural general circulation models for weather and climate」为题，于 7 月 22 日发布在《Nature》上。
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