日本气象厅计划引入AI天气预测系统，以提高预报精度。据共同社5月13日报道，该机构将参考AI学习历史气象数据后的预测结果，与现有预报程序结合使用。4月已成立新团队，正推进技术开发。AI可通过深度学习分析天气变化特征，预测气温与降雨，尤其在台风路径预测上可能更精准。目前，日本气象厅主要依赖“数值预报模式”，通过超级计算机模拟大气状况，再由预报员分析并发布结果。AI的应用初期或将用于修正模拟结果。尽管引入AI，预报员的角色仍不可或缺，需负责分析与发布工作。日本气象厅预计于6月前后公布提升信息质量的相关补充措施。

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。 ...

正文：DeepMind开源的大模型GenCast近日登上了《自然》杂志，该模型能在8分钟内预测15天内的天气，无论常规还是极端天气都能分析。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GraphCast的确定性预测，GenCast关注的是各种天气情况的概率。基于扩散模型实现，分辨率为0.25度经度/纬度，每次预测生成数千万甚至上亿条数据。测试结果显示，GenCast在1320种实验条件中有97.2%的任务比ENS更准确。此外，GenCast预测速度快，完成一次15天的预测仅需约8分钟，而ENS需要几小时。GenCast已开源，并将发布实时和历史预报结果供其他研究者使用。论文地址：Nature论文。

【微软AI工具Aurora加速极端天气预测5000倍】 随着极端天气事件频发，预测技术亟需革新。微软5月推出的AI工具Aurora，以惊人的速度提升天气预测能力。该工具利用AI识别模式，通过超过100万小时的气候数据训练，实现预测速度比传统方法快5000倍，能准确预测未来5天全球空气污染及10天天气...

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...

【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。

在2024年台北电脑展上，英伟达展示了其新一代数字孪生地球"Earth-2"，利用CorrDiff生成式AI技术，实现2公里精度的天气预测，相较于前一代提升12倍分辨率，并声称能提升3000倍能源效率。Earth-2不仅能提供区域天气预测的飞跃，还能进行超本地预测，例如10米级的台风登陆点预测，旨在帮助相关部门和企业应对极端天气，增强灾害防范能力。这一创新技术在本次展会现场亮相，展现了科技对气象预报的重大突破。