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