DeepMind 研究人员开发的基于机器学习的天气预报程序“ GraphCast ”可以在一分钟内预测 10 天内的天气变量。在一份报告中，科学家强调 GraphCast 的验证率超过了传统的天气模式预测技术。
由人工智能驱动的天气预报程序的工作原理是获取“地球天气的两个最新状态”，其中包括测试时和六小时前的变量。利用这些数据，GraphCast 可以预测六个小时后的天气状况。
在实践中，人工智能已经展示了其在现实世界中的适用性。该工具在飓风李登陆长岛前10天就对其进行了预测，而当时气象学家使用的传统天气预报技术却落后了。标准天气模拟做出的预测可能需要更长的时间，因为传统上模型必须考虑复杂的物理和流体动力学才能做出准确的预测。
GraphCast 的天气预报算法不仅在预测天气模式的速度和规模方面优于传统技术，还可以预测恶劣的天气事件，其中包括热带气旋和地区极端气温波。由于该算法可以使用最新数据进行重新训练，科学家相信该工具只会更好地预测与气候变化相关的更大变化相一致的天气模式振荡。
很快，GraphCast，或者至少是支持其预测的人工智能算法的基础，可能会出现在更主流的服务中。据《连线》报道，谷歌可能正在探索如何将 GraphCast 集成到其产品中。对更好的风暴建模的呼声已经为该领域的超级计算机铺平了道路。美国国家海洋和大气管理局（NOAA）表示，它一直在努力开发模型，以提供更准确的读数，了解何时可能发生严重天气事件，更重要的是，提供飓风强度的预测。
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