科技日报讯 （记者张梦然）新一期《天然》杂志宣布的一项研讨报导了深度思想推出的最新机器学习模型。该模型能依据当时和未来气候进行牢靠的概率气候预告，其体现不光超越了最好的传统中程气候预告，还能更好地猜测极点气候、热带气旋道路和风能产值。

　　精确的气候预告关于个人、政府和安排的日常要害决议计划必不可少，比方决议是不是带雨伞，评价风能产值，规划怎么样应对极点气候等。气象预告传统上运用数值气候预告法，这种办法可以估量当时气候，并基于此猜测未来一段时间的气候（称为确定性预告）。这会产生很多潜在情形，经过结合这些情形就能进行气候预告。

　　谷歌深度思想团队此次展现了一种名为“GenCast”的机器学习气候猜测办法。该办法能生成概率性猜测，即依据当时和之前的气候状况猜测未来气候的可能性。团队用40年（1979—2018年）的气候产生最佳估量剖析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超越80个外表和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预告。相较于欧洲中期气候预告中心的调集预告（ENS，一种确定性预告且是全球当时最好的中期预告），他们发现，在用于评价体现的1320个目标中，GenCast在其间97.2%的目标上都优于ENS。此外，GenCast在猜测极点气候、热带气旋道路和风能产值时更有用。

　　团队指出，GenCast或能供给更高效、精确的气候预告，以支撑实践规划。

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