英国DeepMind公司推出一款基于机器学习的天气预测模型——GraphCast，显著优于传统气象预报方法，可根据历史数据训练预测模型，能在一分钟内以0.25°的分辨率预测全球10天内的数百个天气变量。而欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的高分辨率预报系统（HRES）可在约一小时内以0.1°的分辨率生成全球10天天气预报。相关成果于2023年11月14日发表在《科学》期刊上。

GraphCast采用神经网络架构实现，总共有3670万个参数，可通过将自己的预测作为输入反馈来“推出”，从而生成任意长的天气状态轨迹。研究显示，GraphCast比传统预测模型能更早识别恶劣天气事件，更准确预测未来气旋的轨迹，识别与洪水风险相关的大气层河流，并预测极端温度。

据悉，为了让人工智能天气预报变得更容易，DeepMind开源了模型的代码。目前，ECMWF已经在试验GraphCast的10天预报的准确性。

信息来源：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi2336

https://mp.weixin.qq.com/s/Ey6Afm5lPqYx1nofZMnVwA