Модель прогноза погоды NeuralGCM позволит тысячекратно сэкономить вычислительные мощности

Модель прогноза погоды NeuralGCM позволит тысячекратно сэкономить вычислительные мощности

Группа ученых из исследовательского центра Google Research под руководством Дмитрия Кочкова (Dmitrii Kochkov) разработала и обучили гибридную климатическую модель Neural Global Circulation Model — NeuralGCM. Модель может предсказывать погоду на период от одного до 15 дней, используя на три-пять порядков меньше вычислительного времени, чем классические физические модели. При этом она точно отражает вертикальную структуру геострофического и агеострофического ветров, смогла воспроизвести важные атмосферные явления (например, муссоны и ячейку Хэдли) и точно отразила потепление климата в сорокалетней симуляции. Описание модели и результаты ее обучения опубликованы в журнале Nature.