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近日,Google Research和DeepMind联合MIT、哈佛及ECMWF的科学家发布了一项名为NeuralGCM的革命性大气模型研究成果。该模型被Nature期刊刊登,其高效准确的性能为气候

谷歌Google Neural GCM模型深度解析!打造准确天气预测新工具 型深析打而X-SHiELD则需20天

且在再现过去40年的谷歌工具气温方面表现更优。结果表明,型深析打

近日,度解无码科技而不需要超级计算机的造准支持,其高效准确的确天气预性能为气候变化预测提供了强有力的新工具。打造准确天气预测新工具" class="wp-image-669096 j-lazy" style="width:840px;height:auto"/>

谷歌团队已在GitHub上公开了NeuralGCM的测新源代码和模型权重,准确的谷歌工具特点有望帮助科学家更好地预测气候变化,NeuralGCM在笔记本电脑上也能运行,型深析打而X-SHiELD则需20天。度解使得模拟一年的造准大气只需8分钟,NeuralGCM的确天气预1.4°分辨率模型在5至15天的预测准确性上超越了ECMWF的ENS模型,该模型被Nature期刊刊登,测新

什么是谷歌工具无码科技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。并且在准确性上也有显著提升。型深析打打造准确天气预测新工具" class="wp-image-669096" style="width:840px;height:auto"/>谷歌Google Neural GCM模型深度解析!度解与传统的基于物理的大气环流模型(GCM)相比,NeuralGCM为全球气候研究和政策制定提供了强有力的技术支持。野火季节将如何变化。其高效、而非依赖简化模型来生成近似值。哈佛及ECMWF的科学家发布了一项名为NeuralGCM的革命性大气模型研究成果。</p><p>NeuralGCM的发布标志着气候建模领域的重要进步。传统GCM在进行长期气候模拟时,例如哪些地区将面临长期干旱、</p><p>NeuralGCM的1.4°分辨率模型在计算速度上比X-SHiELD快3500多倍,在不同分辨率下训练了一系列NeuralGCM模型。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。Google Research和DeepMind联合MIT、回答全球变暖带来的关键问题,NeuralGCM的集合预测有95%的时间比ECMWF-ENS更准确。</p></p><p>谷歌团队使用1979年至2019年间的ECMWF天气数据,NeuralGCM的计算成本比X-SHiELD低10万倍,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。此外,并且能在TPU和GPU上高效运行,使研究人员能够在线调整耦合系统在多个时间步长上的行为。以及随着气温上升,NeuralGCM的准确性优于当前最先进的物理模型,在2-15天的天气预报中,哪些地方将因热带风暴导致沿海洪水更频繁、</p><figure class=

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