微軟 MSN 天氣引入全新 AI 模型：一週預報準確度提升 17%

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微軟 MSN 天氣引入全新 AI 模型：一週預報準確度提升 17%

來源：躺著看電影 釋出時間：2024-05-08 09:24

IT之家 5 月 5 日訊息，微軟為 MSN 天氣引入一項最新的天氣預測模型，該模型基於微軟旗下 Start 團隊近日在 arXiv 發表的論文，結合了 5 種不同的人工智慧模型和 3 種深度學習架構，據稱能夠準確預測 30 天內天氣預報，IT之家查詢論文資訊，收拾整頓相關模型要點如下：

微軟表示，目前普遍使用的 NWP / ECMWF 模型需要超級計算機才能執行，而當下微軟引入的 AI 預測模型相對於傳統的 NWP / ECMWF 方案可以更快、更準確地預測天氣。

而這款模型運作方式基於三維地球儀上大氣層的當前狀態（緯度、經度和高度）預測未來一段時間的大氣狀態，此後將相關狀態資料重複反饋到模型中，以預測更長時間後的天象變化：

由於相關 AI 模型能夠以更粗糙的空間解析度執行，並且相對於等效的熱力學模型計算負債耕地，因此在 GPU 只需幾分鐘就可以模擬。因此這些模型“可以更頻繁地執行，以產生更多的模擬，從而獲得更好的天氣預測”。

微軟表示，新的 AI 氣候系統同 ECWMF 相比，在 1 周和 4 周的天氣預報結果上分別準確 17% 和 4%。

相關閱讀：

《微軟 Start 團隊開發 AI 模型，能更準確預報未來 30 天天氣情況》

IT之家 5 月 5 日訊息，微軟為 MSN 天氣引入一項最新的天氣預測模型，該模型基於微軟旗下 Start 團隊近日在 arXiv 發表的論文，結合了 5 種不同的人工智慧模型和 3 種深度學習架構，據稱能夠準確預測 30 天內天氣預報，IT之家查詢論文資訊，收拾整頓相關模型要點如下：

微軟表示，目前普遍使用的 NWP / ECMWF 模型需要超級計算機才能執行，而當下微軟引入的 AI 預測模型相對於傳統的 NWP / ECMWF 方案可以更快、更準確地預測天氣。

而這款模型運作方式基於三維地球儀上大氣層的當前狀態（緯度、經度和高度）預測未來一段時間的大氣狀態，此後將相關狀態資料重複反饋到模型中，以預測更長時間後的天象變化：

由於相關 AI 模型能夠以更粗糙的空間解析度執行，並且相對於等效的熱力學模型計算負債耕地，因此在 GPU 只需幾分鐘就可以模擬。因此這些模型“可以更頻繁地執行，以產生更多的模擬，從而獲得更好的天氣預測”。

微軟表示，新的 AI 氣候系統同 ECWMF 相比，在 1 周和 4 周的天氣預報結果上分別準確 17% 和 4%。

IT之家 5 月 5 日訊息，微軟為 MSN 天氣引入一項最新的天氣預測模型，該模型基於微軟旗下 Start 團隊近日在 arXiv 發表的論文，結合了 5 種不同的人工智慧模型和 3 種深度學習架構，據稱能夠準確預測 30 天內天氣預報，IT之家查詢論文資訊，收拾整頓相關模型要點如下：

微軟表示，目前普遍使用的 NWP / ECMWF 模型需要超級計算機才能執行，而當下微軟引入的 AI 預測模型相對於傳統的 NWP / ECMWF 方案可以更快、更準確地預測天氣。

而這款模型運作方式基於三維地球儀上大氣層的當前狀態（緯度、經度和高度）預測未來一段時間的大氣狀態，此後將相關狀態資料重複反饋到模型中，以預測更長時間後的天象變化：

由於相關 AI 模型能夠以更粗糙的空間解析度執行，並且相對於等效的熱力學模型計算負債耕地，因此在 GPU 只需幾分鐘就可以模擬。因此這些模型“可以更頻繁地執行，以產生更多的模擬，從而獲得更好的天氣預測”。

微軟表示，新的 AI 氣候系統同 ECWMF 相比，在 1 周和 4 周的天氣預報結果上分別準確 17% 和 4%。

IT之家 5 月 5 日訊息，微軟為 MSN 天氣引入一項最新的天氣預測模型，該模型基於微軟旗下 Start 團隊近日在 arXiv 發表的論文，結合了 5 種不同的人工智慧模型和 3 種深度學習架構，據稱能夠準確預測 30 天內天氣預報，IT之家查詢論文資訊，收拾整頓相關模型要點如下：

微軟表示，目前普遍使用的 NWP / ECMWF 模型需要超級計算機才能執行，而當下微軟引入的 AI 預測模型相對於傳統的 NWP / ECMWF 方案可以更快、更準確地預測天氣。

而這款模型運作方式基於三維地球儀上大氣層的當前狀態（緯度、經度和高度）預測未來一段時間的大氣狀態，此後將相關狀態資料重複反饋到模型中，以預測更長時間後的天象變化：

由於相關 AI 模型能夠以更粗糙的空間解析度執行，並且相對於等效的熱力學模型計算負債耕地，因此在 GPU 只需幾分鐘就可以模擬。因此這些模型“可以更頻繁地執行，以產生更多的模擬，從而獲得更好的天氣預測”。

微軟表示，新的 AI 氣候系統同 ECWMF 相比，在 1 周和 4 周的天氣預報結果上分別準確 17% 和 4%。

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