GenCast是什么?一文让你看懂GenCast的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

GenCast概述简介

GenCast是DeepMind推出的革命性AI气象预测模型,基于扩散模型技术,提供长达15天的全球天气预报。GenCast在97.2%的预测任务中超越全球顶尖的中期天气预报系统ENS,尤其在极端天气事件的预测上表现突出。与传统模型相比,GenCast能在8分钟内生成预报,显著提高预测效率。GenCast已经开源,包括代码和模型权重,能支持更广泛的天气预报社区和研究。

GenCast的功能特色

中长期天气预报:提供长达15天的全球天气预报,每12小时更新一次。

高分辨率预测:模型用0.25°纬度-经度分辨率运行,提供高分辨率的预测。

集合预测:与传统单一预测不同,GenCast生成50个或更多的预测集合,每个代表可能的天气轨迹,表达不确定性。

极端天气预测:GenCast擅长预测极端天气事件,如热浪、强风、热带气旋等。

快速预测:在Google Cloud TPU v5上,GenCast只需8分钟即可生成15天的天气预报集合。

GenCast的技术原理

扩散模型:基于扩散模型,一种生成式AI大模型,用于生成图像、视频和音乐等领域的新样本。模型基于迭代细化过程从噪声中生成未来状态的样本。

地球球面几何适应:GenCast特别适应地球的球面几何形状,能学习准确生成未来天气情景的复杂概率分布。

条件概率分布:GenCast模型了未来天气状态的条件概率分布,给定当前和之前的天气状态。

神经网络架构:GenCast用包含编码器、处理器和解码器的神经网络架构。编码器将输入从经纬度网格映射到内部学习表示,处理器(图变换器)关注其邻域节点,解码器将结果映射回原始网格。

训练与预测:GenCast用ECMWF的ERA5档案中四十年的历史天气数据进行训练,学习全球天气模式,自回归地生成15天的集合预报。

并行生成:由于每个时间步都是从噪声初始化的,基于用不同的噪声样本重复生成过程,生成预测集合。

GenCast项目介绍

项目官网:gencast-predicts-weather

GitHub仓库:https://github.com/google-deepmind/graphcast

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2312.15796

GenCast能做什么?

灾害预防与管理:GenCast能提前预测极端天气事件,帮助政府和救援组织减少灾害带来的损失。

能源管理:在风力和太阳能发电领域,GenCast提供的精确预报优化能源产量预测,提高能源利用效率。

农业规划:GenCast帮助农民避免因天气变化带来的风险,合理安排农业生产活动。

交通与物流:GenCast为航空和海运提供关键的天气信息,确保运输安全和效率。

城市规划与建设:GenCast辅助城市规划者考虑气候变化,构建更适应天气变化的基础设施。

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