DeepMind 的研究員 Remi Lam 入選 Nature 年度十大人物

原標題：DeepMind與Google Research齊發力，多技術路線打造AI天氣預報的「六邊形戰士」
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：6943字

2023年天氣預報領域的技術進展

隨著人工智能技術的不斷發展，天氣預報領域也迎來了顯著的進步。Google Research與DeepMind推出了多項新成果，推動了天氣預報的準確性和效率。

1. Rémi Lam的貢獻

在2024年度《Nature》十大人物中，Google DeepMind的研究員Rémi Lam因其在機器學習改進天氣預報方面的貢獻而被認可。Lam領導的GraphCast項目在中期天氣預報中展現了卓越的準確性，成為行業領先者。

2. 新模型GenCast的推出

在GraphCast基礎上，Lam團隊最近推出了新模型GenCast，該模型能夠在8分鐘內生成隨機的15天全球天氣預報，提升了空間分辨率和預測精準度。

3. 短期、中期和長期預測的技術需求

天氣預報的需求因預測周期而異。短期預測關注未來1-3天的天氣，中期預測則在3-10天范圍內，而長期預測則涉及超過10天的氣候趨勢。不同預測階段對模型的精度和分辨率要求各異，這也導致了技術路線的多樣化。

4. NeuralGCM的創新

2024年，Google Research推出的NeuralGCM結合了傳統物理模型與機器學習，能夠在1-15天的天氣預報上取得優異表現，并在長期氣候預測中也顯示出其有效性。

5. 其他公司的成果

除了Google，華為、微軟和英偉達等公司也在天氣預報領域取得了顯著進展。華為的盤古氣象預報大模型及微軟的Aurora模型均在提高預測精度和速度方面有所突破。

6. 未來展望

天氣預報領域正在經歷百家爭鳴的局面，AI技術與傳統數值預報的結合被認為是當前最佳解決方案。未來，隨著技術的不斷迭代，天氣預報的準確性和分辨率有望進一步提升。

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