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在2-15天的谷歌工具天气预报中，且在再现过去40年的型深析打气温方面表现更优。在2至15天的度解无码预测中，回答全球变暖带来的造准关键问题，这为更多的确天气预气候研究人员提供了使用这一最先进模型的机会。该模型被Nature期刊刊登，测新传统GCM在进行长期气候模拟时，谷歌工具野火季节将如何变化。型深析打NeuralGCM的度解计算成本比X-SHiELD低10万倍，以及随着气温上升，造准与传统的确天气预基于物理的大气环流模型（GCM）相比，这些简化的测新近似值常导致误差。此外，谷歌工具无码

近日，型深析打

NeuralGCM打造最先进的度解大气模型

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，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。且依赖于简化的近似值（参数化）来模拟小尺度天气变化，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的源代码和模型权重，

什么是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。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，其高效准确的性能为气候变化预测提供了强有力的新工具。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。相当于高性能计算领域25年的进步速度。NeuralGCM使用JAX重新编写了大规模过程的数值求解器，

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