新的 AI 模型提供天氣不確定性和風險的預測，分析所有天氣變化的可能性，在 15 天前做出更準確的天氣預測。
Google DeepMind 新開發的「GenCast」是一種擴散模型（diffusion model），適應地球的球形形狀，並學會以最新天氣狀態輸入來準確生成未來天氣場景的機率分布。
Google DeepMind 之前開發的模型（如 2023 年的 GraphCast）提供對未來天氣單一、最佳的估計。相較之下，GenCast 包含 50 種甚至更多的預測組合，每項預測代表一種可能的天氣軌跡。
GenCast 進行預測，可比歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）ENS 提供更好的日常天氣和極端天氣預報，最多可產生 15 天天氣預報。
Google 使用截至 2018 年的歷史天氣資料對 GenCast 進行訓練，然後使用 2019 年的資料進行測試比對。在多達 1,320 個組合中，GenCast 多達 97.2% 比 ECMWF ENS 更準確，而在超過 36 小時的預報時效下，準確率高達 99.8%。不只如此，GenCast 更能預測炎熱、寒冷、風速強勁等極端天氣。
值得關注的是，GenCast 在單一 Google Cloud TPU v5 只要花 8 分鐘，就能建立 15 天天氣預測的所有可能性，若在擁有數萬個處理器的超級電腦則需要好幾個小時。
現在 Google 已將 GenCast 打造成開放模型，提供程式碼和權重，期望加速天氣和氣候領域的研究。
天氣影響所有人的決定、安全及生活方式，隨著氣候變遷在世界各地引發更多極端天氣事件，如 GenCast 帶來準確且值得信賴的天氣預報更為重要。
（首圖來源：Google DeepMind）
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