标题：DeepMind大模型再登Nature：8分钟预测15日天气，准确度超顶尖物理模型

正文： DeepMind推出的新气象预测大模型GenCast，8分钟内可完成15天的天气预测，且无论常规还是极端天气均能分析。在97.2%的场景中，GenCast的表现超过了全球顶尖的中期天气预报系统ENS。

不同于之前的GraphCast，GenCast关注各种天气情况的概率。它基于扩散模型实现，分辨率为0.25度经度/纬度，覆盖超过100万个网格，每个网格包含80多个地表和大气变量，每次预测产生数千万甚至上亿条数据。

测试显示，在1320种实验条件下，GenCast在97.2%的任务中比ENS更准确。即使在对36小时后的预测中，GenCast在99.6%的条件下也能胜出。此外，GenCast在预测极端天气事件方面也表现出色。

除了基本预测，GenCast在下游应用中也展现出更强的预测能力。例如，在区域风电应用中，它在7天内显著优于ENS。同时，GenCast预测速度快，完成一次15天的预测仅需约8分钟，而ENS则需要几个小时。

不同于去年发布的GraphCast，GenCast基于扩散模型实现。具体而言，它以最近的X(t)和前一步天气状态X(t-1)的残差Z(t)为采样条件，通过Transformer去噪后得到预测结果。模型训练采用ERA5再分析数据集，历时约5天完成预训练和高精度微调。

目前，GenCast已开源，可供研究者使用。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08252-9

参考链接： [1] https://deepmind.google/discover/blog/gencast-predicts-weather-and-the-risks-of-extreme-conditions-with-sota-accuracy/ [2] https://www.nature.com/articles/d41586-024-03957-3