近日，谷歌公司發布了一款名為 NeuralGCM 的全新 AI 天氣預測模型，并在《Nature》期刊上發表了相關研究成果。NeuralGCM 結合了機器學習和傳統技術，旨在提供更高效、更準確的天氣預報。

據報道，相比其他純粹基于機器學習的天氣預報模型，NeuralGCM 具有顯著優勢。谷歌表示，NeuralGCM 的運行成本更低，并且在預報未來 1-10 天的天氣方面準確度更高。這一創新成果得到了谷歌研究公司的斯蒂芬・霍耶爾（Stephen Hoyer）的認可，他表示該模型是開源的，用戶可以在筆記本電腦上快速運行。

NeuralGCM 模型由谷歌研究院、谷歌 DeepMind、麻省理工學院、哈佛大學和歐洲中期天氣預報中心的科學家聯合研發。該模型利用機器學習和神經網絡，以大腦神經元為模型，基于過去幾十年的天氣數據進行訓練。NeuralGCM 還使用物理方程描述大尺度天氣模式，結合全球環流模型、物理密集型方法與人工智能驅動的任務，保留了大尺度物理學，并用人工智能取代了部分建模工作。

研究人員指出，這種結合方式使得 NeuralGCM 能夠在使用更少計算能力的情況下，迅速做出高質量的預測。NeuralGCM 的準確度不亞于歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的 1-15 天預報，并且在某些方面具有更高的效率和準確性。

NeuralGCM 的發布標志著天氣預報技術的一次重大突破。通過降低運行成本并提高預測準確性，這一模型有望廣泛應用于氣象預測、農業生產、防災減災等多個領域，為人們的生活和生產帶來更多便利和安全保障。

谷歌的這一創新成果不僅展示了人工智能在科學領域的巨大潛力，也為未來氣象研究提供了新的思路和方法。隨著 NeuralGCM 的不斷完善和推廣，我們有理由期待更高效、更精準的天氣預報服務。