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Gencast
简介 :
GenCast是由Google DeepMind开发的一款新型高分辨率（0.25°）AI集合模型，它在预测日常天气和极端天气事件方面比欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ENS系统更准确，提前15天提供更快速、更准确的预测。该模型基于扩散模型，是最近在图像、视频和音乐生成中取得快速进展的生成性AI模型的一种。GenCast通过分析历史天气数据学习全球天气模式，并能够准确生成未来天气情景的复杂概率分布。该模型的代码、权重和预测结果将公开发布，以支持更广泛的天气预报社区。
需求人群 :
GenCast的目标受众包括气象学家、数据科学家、可再生能源公司以及关注食品安全和灾害响应的组织。这些用户可以从更准确的天气预报中受益，例如，通过及时准确的极端天气预警来保护更多生命、避免损失和节省资金，或者通过改进风力发电预测来增加风力发电作为可持续能源的可靠性。
使用场景
在预测极端高温和低温以及高风速方面，GenCast持续超越ENS。
对于热带气旋（飓风和台风），GenCast能够提供更优越的路径预测。
在一项原理验证实验中，GenCast在分析全球风力发电场群产生的总风力发电量的预测方面，比ENS更准确。
产品特色
• 提供高达15天的高精度天气预报
• 比现有的顶尖系统ENS更准确
• 集合50个或更多的预测，代表可能的天气轨迹
• 适应地球的球面几何形状，学习准确生成未来天气情景的概率分布
• 训练使用了ECMWF的ERA5档案的四十年历史天气数据
• 在97.2%的测试目标中比ENS更准确，特别是在超过36小时的预报中
• 快速生成预测，单个Google Cloud TPU v5仅需8分钟即可生成15天的预测
使用教程
1. 访问GenCast的代码和权重发布的GitHub页面。
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2. 下载并安装所需的软件和依赖项，以便运行模型。
3. 根据文档说明，使用提供的代码和权重配置模型。
4. 输入最新的天气状态数据，以生成未来天气情景的概率分布。
5. 分析模型输出的多个预测结果，以获得对可能天气条件的全面了解。
6. 根据预测结果做出决策，例如准备应对极端天气事件或规划可再生能源的使用。
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