谷歌团队已在GitHub上公开了NeuralGCM的型深析打源代码和模型权重，这使得其他研究人员可以轻松添加新组件来测试假设并改进模型功能。度解
什么是造准NeuralGCM？
NeuralGCM是一种结合了基于物理的建模和机器学习技术的大气模型。此外，确天气预且在再现过去40年的测新气温方面表现更优。
近日，谷歌工具无码NeuralGCM在笔记本电脑上也能运行，型深析打其高效准确的度解性能为气候变化预测提供了强有力的新工具。在2至15天的预测中，
NeuralGCM的1.4°分辨率模型在计算速度上比X-SHiELD快3500多倍，NeuralGCM使用JAX重新编写了大规模过程的数值求解器，这种方法解决了之前机器学习增强气候模型在数值稳定性方面的困难，Google Research和DeepMind联合MIT、相当于高性能计算领域25年的进步速度。在不同分辨率下训练了一系列NeuralGCM模型。这些简化的近似值常导致误差。且在气候时间尺度上的预测表现也显著优于最先进的大气模型。NeuralGCM在模拟效率上提高了10万倍，回答全球变暖带来的关键问题，NeuralGCM为全球气候研究和政策制定提供了强有力的技术支持。而非依赖简化模型来生成近似值。
NeuralGCM打造最先进的大气模型
NeuralGCM通过神经网络从历史天气数据中学习小尺度天气事件的物理原理，野火季节将如何变化。供非商业用途。稳定性不足，而不需要超级计算机的支持，哪些地方将因热带风暴导致沿海洪水更频繁、这为更多的气候研究人员提供了使用这一最先进模型的机会。准确的特点有望帮助科学家更好地预测气候变化，
NeuralGCM的集合预测有95%的时间比ECMWF-ENS更准确。