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Gencast
Gencast
GenCast的目标受众包括气象学家、数据科学家、可再生能源公司以及关注食品安全和灾害响应的组织。这些用户可以从更准确的天气预报中受益，例如，通过及时准确的极端天气预警来保护更多生命、避免损失和节省资金，或者通过改进风力发电预测来增加风力发
AI模型研究工具#AI#天气预报#极端天气#气候模型#数据科学国外精选商用
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简介
GenCast是由Google DeepMind开发的一款新型高分辨率（0.25°）AI集合模型，它在预测日常天气和极端天气事件方面比欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ENS系统更准确，提前15天提供更快速、更准确的预测。该模型基于扩散模型，是最近在图像、视频和音乐生成中取得快速进展的生成性AI模型的一种。GenCast通过分析历史天气数据学习全球天气模式，并能够准确生成未来天气情景的复杂概率分布。该模型的代码、权重和预测结果将公开发布，以支持更广泛的天气预报社区。
截图
产品特色
• 提供高达15天的高精度天气预报
• 比现有的顶尖系统ENS更准确
• 集合50个或更多的预测，代表可能的天气轨迹
• 适应地球的球面几何形状，学习准确生成未来天气情景的概率分布
• 训练使用了ECMWF的ERA5档案的四十年历史天气数据
• 在97.2%的测试目标中比ENS更准确，特别是在超过36小时的预报中
• 快速生成预测，单个Google Cloud TPU v5仅需8分钟即可生成15天的预测
使用教程
1. 访问GenCast的代码和权重发布的GitHub页面。
2. 下载并安装所需的软件和依赖项，以便运行模型。
3. 根据文档说明，使用提供的代码和权重配置模型。
4. 输入最新的天气状态数据，以生成未来天气情景的概率分布。
5. 分析模型输出的多个预测结果，以获得对可能天气条件的全面了解。
6. 根据预测结果做出决策，例如准备应对极端天气事件或规划可再生能源的使用。
流量来源
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