谷歌在X平台上宣布，其研发的AI模型NeuralGCM在气候建模领域取得重大突破，该模型将人工智能与基于物理的建模相结合，模拟大气效率较其他模型提高10万倍，为预测气候变化提供了新工具。NeuralGCM发表在Nature杂志上，研究团队主要来自Google Research、DeepMind、MIT、哈佛和ECMWF。此模型能在30秒内模拟22天的天气，准确率超过目前最先进物理模型，且重现过去40年气温的准确性显著提升。相较于传统基于物理的气候模型，NeuralGCM在计算速度和成本上大幅领先，计算效率提高了10万倍。谷歌已公开模型代码，期待更多研究人员加入改进和扩展。NeuralGCM的突破性进展有望加速气候预测的准确性，为应对全球变暖提供科学依据。 【时效性】此突破性成果于近期发布，反映了科技界在应对气候变化挑战中的最新进展。

人工智能（AI）在气象预测领域的革新正加速到来，最新成果表明AI模型NeuralGCM在天气预测和气候模拟上展现出卓越性能。NeuralGCM不仅在1-15天预报的准确率上与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的物理模型相匹敌，还能在提前10天的预报中超越现有AI模型，甚至在预测气旋及其轨迹方面也超越...

谷歌公司于7月22日发布的NeuralGCM新型AI天气预报模型，结合机器学习与传统技术，显著提升了预测准确度及降低了运行成本。该模型在《Nature》杂志上公布，相较于基于机器学习的其他模型，NeuralGCM在预报未来1-10天天气方面表现更优。共同作者斯蒂芬·霍耶尔指出，NeuralGCM开源且可在笔记本电脑上快速运行。由谷歌研究院、DeepMind、麻省理工学院、哈佛大学及欧洲中期天气预报中心的科学家共同研发，模型采用大脑神经元作为模型基础，结合全球环流模型、物理密集型方法与人工智能驱动任务。通过保留部分大尺度物理学并用AI取代部分建模工作，NeuralGCM能以较低计算能力实现高质量预测，准确度媲美欧洲中期天气预报中心的1-15天预报。此创新对气象预测领域具有重要意义，有望在未来天气预报服务中发挥重要作用。

【Nature重磅】AI革新天气预测与气候模拟！Google Research团队开发的NeuralGCM模型，仅用30秒即可生成22.8天的大气模拟，准确预测40年全球变暖趋势。过去50年间，天气与气候灾害频发，平均每天造成约115人死亡及2.02亿美元损失。面对人类活动加速的气候变化，NeuralGCM在超短至中期预测中超越传统模型，尤其在长期气候预测上与ECMWF数据一致，且速度远超现有技术，节省大量计算资源。此成果标志着AI在天气预测和气候模拟领域的革命性进步，有望大幅降低极端天气灾害的影响，挽救生命并减轻经济损失。相关研究已发表于Nature。 【时效性】这一突破性进展凸显了AI在应对全球气候变化挑战中的潜力，预示着未来天气预测与气候模拟技术的飞跃发展。