GenCast - 谷歌DeepMind推出的AI气象预测模型

GenCast是什么

GenCast是DeepMind的AI气象预测模型，用扩散模型出长达15天的全球天气预报。跟全球顶尖的中期预报系统ENS比，97.2%的预测任务上GenCast更强，极端天气事件尤其明显。传统模型耗时久，GenCast一次预报只要8分钟，效率高出不少。代码和模型权重都已开源，天气预报社区和研究都能拿来用。

GenCast的主要功能

• 中长期天气预报：给到15天的全球天气预报，每12小时更新一次。
• 高分辨率预测：模型按0.25°的经纬度分辨率运行，预测的颗粒度比较细。
• 集合预测：不像传统模型只出一个结果，GenCast给出50个或更多的预测集合，每个都是一条可能的天气轨迹，把不确定性说出来。
• 极端天气预测：热浪、强风、热带气旋这类极端天气事件是GenCast的强项。
• 快速预测：在Google Cloud TPU v5上，GenCast跑8分钟就能出15天的天气预报集合。

GenCast的技术原理

• 扩散模型：底座是扩散模型，这类生成式AI原来多做图像、视频和音乐，靠迭代细化从噪声里生成样本，GenCast用它生成未来的天气状态。
• 地球球面几何适应：GenCast是照着地球的球面几何设计的，学的是未来天气情景那套复杂的概率分布。
• 条件概率分布：GenCast建模的是条件概率分布：给定当前和此前的天气状态，推算未来的天气状态。
• 神经网络架构：网络结构分编码器、处理器、解码器三段。编码器把经纬度网格的输入映射到内部学习表示，处理器（图变换器）看邻域节点，解码器再把结果映射回原来的网格。
• 训练与预测：训练用的是ECMWF的ERA5档案里四十年的历史天气数据，学会全球天气模式后自回归地生成15天的集合预报。
• 并行生成：每个时间步都从噪声初始化，换不同的噪声样本重复生成过程，预测集合就是这么来的。

GenCast的项目地址

• 项目官网：gencast-predicts-weather
• GitHub仓库：https://github.com/google-deepmind/graphcast
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2312.15796

GenCast的应用场景

• 灾害预防与管理：GenCast能提前预警极端天气事件，政府和救援组织可以少受点灾害损失。
• 能源管理：风电和光伏这块，GenCast的预报够精确，能源产量预测能优化，能源利用效率也提上来。
• 农业规划：GenCast帮农民躲开天气变化带来的风险，农业生产活动安排得更合理。
• 交通与物流：GenCast给航空和海运提供关键的天气信息，运输安全和效率都顾得到。
• 城市规划与建设：GenCast帮城市规划者把气候变化考虑进去，建出来的基础设施更扛得住天气变化。