Модель прогноза погоды NeuralGCM позволит тысячекратно сэкономить вычислительные мощности
Группа ученых из исследовательского центра Google Research под руководством Дмитрия Кочкова (Dmitrii Kochkov) разработала и обучили гибридную климатическую модель Neural Global Circulation Model — NeuralGCM. Модель может предсказывать погоду на период от одного до 15 дней, используя на три-пять порядков меньше вычислительного времени, чем классические физические модели. При этом она точно отражает вертикальную структуру геострофического и агеострофического ветров, смогла воспроизвести важные атмосферные явления (например, муссоны и ячейку Хэдли) и точно отразила потепление климата в сорокалетней симуляции. Описание модели и результаты ее обучения опубликованы в журнале Nature.
