Ученые из Google Research создали новую гибридную климатическую модель NeuralGCM, способную предсказать погоду на срок от одного до пятнадцати дней. Описание технологии появилось в журнале Nature.
Новая модель использует на три-пять порядков меньше вычислительного времени, чем традиционные физические модели, при этом сохраняя высокую точность прогнозов. Она успешно воспроизводит такие важные атмосферные явления, как муссоны и ячейку Хадли, а также точно отражает тенденцию к потеплению климата за последние сорок лет.
NeuralGCM представляет собой гибридное решение, которое объединяет в себе динамическое ядро с физическим модулем для решения уравнений и нейронную сеть, ответственную за моделирование осадков, образования облаков и радиационного переноса. Это позволяет достичь лучшего баланса между точностью прогнозов и эффективностью использования вычислительных ресурсов.
Как следствие, новая модель показывает более высокую точность, чем другие модели на основе машинного обучения, хотя и немного уступает традиционным физическим моделям. Кроме того, NeuralGCM работает с горизонтальным разрешением, в 8-40 раз более грубым, чем у модели ECMWF, что позволяет значительно экономить вычислительные мощности.
