IT Home在3月21日报道说，微软研究与剑桥大学和艾伦·图灵研究所（Allen ）共同开发了一种名为“ AI”的AI天气系统，而无需使用超级计算机来执行复杂的物理模拟。通过深度学习技术，它可以准确预测未来的天气。
资料来源：剑桥大学
与传统的数值模型（例如美国全球预测系统（GFS））不同，物理模拟被完全放弃，并使用了深度学习技术。
该系统通过分析历史和实时观察数据来以极低的计算成本产生高精度预测。研究人员说：“预测速度可以增加数十次，计算资源仅消耗了千分之一的传统方法。”
传统的天气预报模型需要超级计算机来支持，并且其应用程序场景仅限于高资源气象机构。它可以在标准台式机上运行，这大大降低了技术阈值。这对于缺乏高性能计算基础设施的发展中国家和偏远地区尤其重要。
IT Home此前报道说，团队于2024年12月启动，可以在8分钟内产生15天的收集预测。基准测试表明，它在97.2％的方案中胜过传统模型，目前成为最可靠的AI预测工具之一。
专注于超定位的短期天气预报，其AI模型每两分钟更新降水预测，将雷达和卫星数据结合在一起，以提供高精度的即时预测。
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