中新网北京12月5日电(记者孙自法)国外闻名学术期刊《当然》最新发表一篇征象沟通论文称，沟通东说念主员研发出一个名为“GenCast”的机器学习模子，其能左证面前和异日天气进行可靠的概率天气预告。该模子发扬不仅普及了现在最好的传统中程天气预告村上里沙qvod村上里沙qvod，还能更好地瞻望极点天气、热带气旋阶梯和风能产量。

该论文先容，准确的天气预告关于个东说念主、政府和组织的宽泛要道有经营必不能少，这些有经营包括是否带雨伞、评估风能产量或是极点天气计较。风光预告传统上使用数值天气预告法，这种模范推测面前天气，成人网站并基于此瞻望异日一段时分的天气情况(称为细目性预告)。这会产生大批潜在情景，通过都集这些情景就能进行天气预告。

在本项沟通中，论文第一作家兼共同通信作家、谷歌旗下前沿东说念主工智能公司DeepMind的IlanPrice和共事勾通，研发出GenCast的机器学习天气瞻望模范，其能生成概纵容瞻望，即左证面前和之前的天气气象瞻望异日天气的可能性。论文作家用40年(1979至2018年)的天气发生最好推测分析数据查考了GenCast，使其能在8分钟内对普及80个名义和大气变量进行以12小时为单元的15天寰宇预告。

此次沟通后果深刻，相较于一种细目性预告且是寰宇面前最好的中期预告——欧洲中期天气预告中心的蚁集预告(ENS)，GenCast在用于评估发扬的1320个目的中有97.2%的目的都优于ENS。论文作家还发现，GenCast在瞻望极点天气、热带气旋阶梯和风能产量时更灵验。

论文作家转头指出，天气预告机器学习模子GenCast或能提供更高效、灵验的天气预告村上里沙qvod，以补助实践计较。(完)