在全球气候变化和极端天气事件频发的今天，准确的天气预报和气候模拟显得尤为重要。为此，Google 开发了 NeuralGCM，这个系统把 AI 技术和传统大气环流模型结合起来。
NeuralGCM 在短期天气预报中能够提供几小时到几天的高精度预测，还能在中期预报中提供长达 15 天的预测。此外，这个系统在长时间的气候模拟中也能预测未来几年的气候变化趋势。
Google 开发 NeuralGCM 的目的是提升天气预报的效率，减少气候模拟中的误差，从而为应对气候变化提供工具。
NeuralGCM 模型是 Google 和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）联手打造的，目标是把传统气象模型和人工智能技术结合，提高天气预报的准确性和效率。这个模型的特点在于，它能把大气物理模型和神经网络结合起来，处理小规模的天气特征。
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传统物理模型与 AI 的结合：NeuralGCM 模型内置了对地球大气物理状态的数学描述，能通过求解复杂方程来预测未来天气。这些方程是基于对大气物理过程的理解，保证了模型的科学性和可靠性。
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神经网络处理小规模特征：一些难以理解的物理过程，例如云的形成，NeuralGCM 借助神经网络技术来处理。这种方法确保了机器学习模块的输出符合物理定律，从而提高了预测的准确性。
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高效处理：NeuralGCM 在计算效率方面能更快处理大量数据，并提供高精度的天气预报。研究显示，该模型在天气预报基准测试中表现良好。
NeuralGCM 不仅在长期气候预测中表现良好，在短期天气预报中也有较强的表现力。
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高精度短期预测：NeuralGCM 能提供几小时到几天的高精度天气预测，适用于应对突发天气事件，如暴风雨和飓风等。
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优于传统和纯 AI 模型：与传统的通用环流模型（GCM）相比，NeuralGCM 在短期预报中表现更好。传统模型依赖经验确定的关系来近似不完全理解的物理过程，而 NeuralGCM 通过结合 AI 技术，能更准确地捕捉这些过程。相比纯机器学习模型，NeuralGCM 在长期预测中的表现也更加稳定可靠。
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降低短期预报误差：在短期天气预报中，NeuralGCM 的均方根误差（RMSE）显著降低。这意味着模型在预测温度、湿度、降水等关键气象参数时，能提供更精确的结果，从而提高了天气预报的整体质量。