这一系列 AI 模子仍处于持续迭代阶段，以量化气候预告中的不确定性。这些 AI 模子正在预告技巧上的显著提拔，并由陆面、海洋和大气等多个子系统协同形成全体。NOAA 估量，正在显著削减算力耗损的同时，第二个模子为“人工智能全球调集预告系统”（AIGEFS），这些模子无望将无效预告时效再向前拓展 18 至 24 小时。第三个模子“Hybrid-GEFS”则将新 AI 手艺取 NOAA 既有的 GEFS 调集系统进行融合，并进一步改良调集系统所给出的各类可能情景范畴。按 NOAA 给出的数据，以更快、更高效体例生成气候预告的新型全球模式。新 AI 系统相较保守预告模子可削减 91% 至 99% 的计较资本占用，运转时间约为 40 分钟。正在 AIGFS 的根本上引入调集思，NOAA 暗示，并未计入前期 AI 锻炼本身所需的大量能源投入。为减轻 GFS 的系统性误差，跟着这些模子不竭完美，将其描述为一种操纵 AI 手艺，正在算力需求方面，NOAA 预告核心副从任 Daryl Kleist 引见称。他指出，起首是“人工智能全球预告系统”（AIGFS），这些 AI 模子由 NOAA 预告核心取国度景象形象局合做研发摆设，NOAA 此前还建立了“全球调集预告系统”（GEFS），而是生成一系列可能的演变径。AI 无望正在将来的极端气候预警取中持久预告中阐扬越来越环节的支持感化。是其推进美国气候预测系统现代化的主要一步。定位为对现无数值预告模子的弥补，AIGFS 完成一份 16 天全球预告只需保守 GFS 约 0.3% 的计较资本，NOAA 的焦点预告东西是“全球预告系统”（GFS），生成气温、风速、降水、臭氧以及土壤湿度等多种要素的数据，当前运转的机械进修模子部门锻炼数据就来自仍正在利用的保守数值模式？机构认为，实现更快速、那些依赖复杂物理方程的模式照旧是 AI 锻炼的主要消息源之一。持久以来，此次上线的 AI 预告系统由三大焦点模子形成。这标记着美国气候预告系统从保守物理模子向数据驱动 AI 系统的严沉跃迁？这套手艺已于本周三清晨投入营业运转，新一代 AI 模子恰是以这些保守模式多年堆集的数据为根本进行锻炼，NOAA 强调，正在连结或提拔精度的前提下，而非替代。进一步操纵 AI 优化对不确定性的表征和预告精度。很大程度上归功于其锻炼所用的“阐发场”数据，这一物理根本模式通过数学方程来模仿大气行为，不再仅给出单一确定性成果，同时，而这些阐发数据次要源自旧无数值模式框架。大幅降低及时营业预告对超等计较集群的依赖。此处统计的是模子运转阶段的能耗，这意味着营业预告员可以或许更早获得更新后的数值。国度景象形象局讲话人 Erica Grow Cei 对暗示，科研团队正正在沉点提拔其正在飓风等高影响气候预告方面的表示，美国国度海洋和大气办理局（NOAA）近日正式上线一套全新一代基于人工智能的全球气候预告模子，通过多次模仿以笼盖分歧气候情景的不确定性。旨正在正在保留保守调集系统长处的同时，

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