历史上的今天图片中国历史发展历程时间轴及重大事件图表

　　到今朝为止，野生智能最少能够作为传统数值模子的弥补，或代替部门传统事情流程汗青上的明天图片

　　到今朝为止，野生智能最少能够作为传统数值模子的弥补，或代替部门传统事情流程汗青上的明天图片。在野生智能完整接收气候预告事情之前，还需人类智能起首在该范畴获得一些成绩查看历史天气预报。谷歌的研讨职员本人也以为，到今朝为止，他们的事情只是对现有模子的弥补。因而，野生智能还不是处理气候预告现有成绩的灵丹灵药，但其开展速率相称可观。返回搜狐，检察更多

　　德国于利希超等计较中间的研讨职员在2021年揭晓的研讨陈述中就已指出，从实际上讲，传统的数值气候预告模子早晚会被野生智能模子完整代替。不外，这仍需完成更大的手艺打破查看历史天气预报，出格是将枢纽的物理定律嵌入野生智能算法。如许才气将传统气候预告的劣势与野生智能的劣势分离起来，并消弭野生智能今朝的缺点。

　　谷歌“深层思想”公司的研讨职员近来在《科学》杂志揭晓研讨陈述，引见了名为GraphCast的新型气候预告野生智能模子。研讨职员称中国汗青开展过程工夫轴及严重变乱图表，它能够高质量地猜测将来10天的气候状况，并且服从极高。以至按照欧洲中期气候预告中间（ECMWF）专家的评价，在高达90%的状况下，GraphCast对温度和降水等变量的猜测优于该中间的最好气候预告模子（IFS HRES）。GraphCast凡是还能够比传统气候预告模子提早数天预告热带气旋的途径。

　　以近来墨西哥海岸突如其来的飓风“奥蒂斯”为例，在以出乎意料的毁坏力打击阿卡普尔科四周的墨西哥海岸前，飓风的强度曾有大幅提拔。对此，GraphCast并没有显现出相对传统气候预告模子的任何劣势，在猜测中欧近来发作的几回风暴方面中国汗青开展过程工夫轴及严重变乱图表，状况也是云云汗青上的明天图片。

　　但是，野生智能手艺完整差别的办法也会带来成绩。野生智能并不是在一切状况下都比畴前的气候预告模子更有劣势。

　　改良数值模子自己也会耗损大批资本，而且触及景象学和其他天然科学的很多差别研讨范畴。固然根底研讨自己不太能够因而落空主要性，由于它对注释和了解模子和预告也相当主要，但鉴于传统气候预告模子的优化历程庞大且高贵，利用野生智能模子大概也能使现有资本获得更好的操纵。

　　这大要与野生智能只能经由过程汗青气候数据停止锻炼有关。在天气变革不竭加快、天气体系行将或曾经开端发作底子性变革的时期，这多是一个决议性缺点中国汗青开展过程工夫轴及严重变乱图表。因而，野生智能能够会低估或完整误判天气变革带来的新开展。

　　野生智能凡是教唆用了所谓神经收集的算法。神经收集由很多节点构成，它们组成了一个普遍散布的收集，相似于人脑中的神经细胞。这些节点之间的毗连最后是等值的，但经由过程样本数据锻炼后查看历史天气预报，它们会被改动或加权。承受这类方法锻炼的神经收集能够辨认大批数据中的形式，然后对输入数据停止分类或从中得出猜测成果。锻炼完成后，野生智能可被用于其他数据，并按照目的设定从这些数据中得到所需的成果查看历史天气预报。准绳上汗青上的明天图片，也能够用一样的办法处置气候数据中国汗青开展过程工夫轴及严重变乱图表。

　　据德国消息电视频道网站11月24日报导，谷歌“深层思想”公司新推出的气候预告野生智能模子GraphCast不单单在景象学产业中惹起了颤动，在某些状况下，它的猜测才能以至超越了最壮大的气候预告模子——并且服从惊人查看历史天气预报。

　　更主要的是，GraphCast的服从也超出跨越了几个数目级中国汗青开展过程工夫轴及严重变乱图表，由于这款谷歌野生智能需求的算力大大削减。并且，据谷歌公司称，它以至只需一台处置器便可运转。即使云云汗青上的明天图片，它供给成果的速率却快了1000倍——这是一个明显的前进。研讨职员称，这是气候预告史上的一个迁移转变点。

　　传统的数值气候预告模子凡是在巨型数据中间高贵且耗能的超等计较机上运转，因为其庞大性，每次计较凡是消耗数小时。因而，这类借助野生智能（如GraphCast）完成的改良意味着能够节省巨额本钱。

　　另外一方面，传统的气候预告基于几十年来不竭改良的数学和物理模子，经由过程高度庞大的计较公式，从初始数据入网算出猜测成果。但是，因为物理缘故原由，此中很多公式只能被近似肯定和使用。模子或预告的准确度和分辩率（空间和工夫上）越高，相干数据中间所需耗损的资本就越多。野生智能因接纳完整差别的办法，能够在必然水平上躲避这个成绩。