新华社伦敦12月5日电 谷歌旗下“深层思想”公司研讨团队日前在英国《天然》杂志在线宣布论文，描绘了他们开发的专门用于气候预告的模型GenCast。多个方面数据显现，其猜测速度和精确度明显优于现在运用的传统气候预告体系。

  据《天然》杂志网站报导，传统气候预告依赖于杂乱的地球大气物理模型，并需要用超级核算机处理来自卫星和气象站的数据，这一进程既费时，又对核算才能有较高要求。气候预告近来发展迅速，许多公司都在竞相开发新的、更先进的模型。

  “深层思想”开发团队使用1979至2018年期间的前史气候数据对GenCast进行练习。凭借这一些数据，该模型能够制作出气压、湿度、温度和风等变量之间的杂乱关系。团队又使用2019年的气候数据验证了该预告模型的精确性。多个方面数据显现，在约97%的评价指标上，GenCast的猜测成果要比全球最先进的中期预告模型之一——欧洲中期气候预告中心的集成模型（ENS）更精确。

  据介绍，GenCast模型在预告热浪、热带气旋等极点气候事情时，体现优于ENS模型。此外，这一人工智能模型能够在短短8分钟内生成一组随机的15天全球气候预告，其猜测速度也明显优于传统气候预告模型。

  研讨人员表明，这项研讨用机器模型赶超了“根据物理学的模型”。这一打破将有利于创始一个比传统预告更快、更牢靠的人工智能气候预告年代。