摘要
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Google DeepMind 对比传统数值天气预测与 MetNet-3、GraphCast 模型，并讨论潜在应用。其性能比较适用于所进行的具体评估。
- 1从天气数据学习模型学习天气模式，而不是显式编写每个方程。
- 2注意比较条件报告的准确度取决于测试变量、地区和比较基准。
- 3不同预测时段MetNet-3 和 GraphCast 分别覆盖短期和中期预测。
要点建议
- 数值模型用方程模拟大气过程。
- AI 模型从天气数据学习预测模式。
- MetNet-3 和 GraphCast 面向不同预测时段。
- 准确度结论取决于评估条件，并不意味着在所有情形下都更好。
全文
按章节阅读整理后的全文
01
两种天气预测方法
Google DeepMind 介绍 MetNet-3 和 GraphCast 两个深度学习天气预测系统。这段 2023 年的视频对比数据驱动预测与传统数值天气模型。
Google DeepMind 介绍 MetNet-3 和 GraphCast 两个深度学习天气预测系统。这段 2023 年的视频对比数据驱动预测与传统数值天气模型。
传统数值预测用方程表示大气过程，并计算许多相互作用的变量如何演变。AI 模型则从历史天气数据学习模式，用于预测未来状况。
02
报告的预测表现
Google 表示，在其评估中，这些模型比选定的传统系统更快、更准确。比较结果取决于预测变量、地区、提前期和基准，不能证明 AI 在所有天气情形下都最好。
Google 表示，在其评估中，这些模型比选定的传统系统更快、更准确。比较结果取决于预测变量、地区、提前期和基准，不能证明 AI 在所有天气情形下都最好。
视频称 MetNet-3 已用于 Google 天气预报，GraphCast 已开源。Google 2023 年的研究资料说明，MetNet-3 预测未来最多 24 小时，GraphCast 预测全球未来最多十天。
03
决策与应用
预期应用从日常安排到风暴准备和农业。更好的预测可以支持决策，但视频把这些未来收益作为可能性，而非保证的结果。
预期应用从日常安排到风暴准备和农业。更好的预测可以支持决策，但视频把这些未来收益作为可能性，而非保证的结果。
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