GenCast是DeepMind推出的一款先進的AI氣象預測模型，基于擴散模型技術，能夠提供長達15天的全球天氣預報。該模型在97.2%的預測任務中超過了國際頂尖的中期天氣預報系統ENS，特別是在極端天氣的預測上表現優異。GenCast不僅在預測效率上有顯著提升，僅需8分鐘即可生成預報，還已開源，支持更廣泛的天氣預報社區與研究。

GenCast是什么

GenCast是一款由DeepMind開發的前沿AI氣象預測模型，采用擴散模型技術，提供長達15天的全球天氣預報。該系統在97.2%的預測任務中超越了全球領先的中期天氣預報系統ENS，特別在極端天氣的預測方面表現尤為突出。與傳統模型相比，GenCast的預測效率顯著提升，僅需8分鐘即可生成預報。此外，GenCast已開源，包含代碼和模型權重，以支持更廣泛的天氣預報社區。

GenCast的主要功能

• 中長期天氣預報：提供為期15天的全球天氣預報，每12小時更新一次。
• 高分辨率預測：模型以0.25°的緯度-經度分辨率運行，確保高分辨率的天氣預測。
• 集合預測：與傳統單一預測模型不同，GenCast生成50個或更多的預測集合，每個集合表現出可能的天氣軌跡，充分表達不確定性。
• 極端天氣預測：擅長預測極端天氣，如熱浪、強風及熱帶氣旋等。
• 快速生成：在Google Cloud TPU v5上，GenCast能夠在短短8分鐘內生成15天的天氣預報集合。

GenCast的技術原理

• 擴散模型：該模型基于擴散模型，這是一種生成式AI技術，廣泛應用于圖像、視頻和音樂等領域，用于從噪聲中生成新的樣本。
• 地球球面幾何適應：GenCast特別針對地球的球面幾何形狀進行優化，能夠準確學習生成未來天氣場景的復雜概率分布。
• 條件概率分布：模型基于當前和過去的天氣狀態，構建未來天氣狀態的條件概率分布。
• 神經網絡架構：采用包含編碼器、處理器和解碼器的神經網絡架構，編碼器將輸入映射到內部學習表示，處理器則集中關注鄰域節點，解碼器負責將結果映射回原始經緯度網格。
• 訓練與預測：GenCast使用來自ECMWF ERA5檔案的四十年歷史天氣數據進行訓練，學習全球天氣模式，以自回歸方式生成15天的集合預報。
• 并行生成：由于每個時間步都是從噪聲初始化的，GenCast能夠基于不同的噪聲樣本并行生成預測集合。

GenCast的項目地址

• 項目官網：gencast-predicts-weather
• GitHub倉庫：https://github.com/google-deepmind/graphcast
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2312.15796

GenCast的應用場景

• 災害預防與管理：通過提前預測極端天氣，GenCast能夠幫助和救援組織減少自然災害帶來的損失。
• 能源管理：在風能和太陽能的發電領域，GenCast提供的精準預報可優化能源產量的預測，提升能源利用效率。
• 農業規劃：GenCast幫助農民規避因天氣變化帶來的風險，從而合理安排農業生產活動。
• 交通與物流：為航空和海運提供關鍵天氣信息，確保運輸的安全與高效。
• 城市規劃與建設：輔助城市規劃者考慮氣候變化，以構建更加適應天氣變化的基礎設施。

常見問題

GenCast的預測準確性如何？
GenCast在97.2%的預測任務中超越了全球頂尖的中期天氣預報系統ENS，特別在極端天氣的預測上表現優異。

GenCast的預測更新頻率是怎樣的？
GenCast每12小時更新一次天氣預報，提供最新的天氣信息。

如何獲取GenCast的代碼和模型權重？
GenCast已開源，用戶可以通過其GitHub倉庫下載相關代碼和模型權重。