• Google Research разработала гибридную климатическую модель NeuralGCM, объединяющую классическую физическую модель и машинное обучение.
• NeuralGCM может предсказывать погоду на 1-15 дней с использованием на 3-5 порядков меньше вычислительного времени, чем классические модели.
• Модель точно отражает вертикальную структуру геострофических и агеострофических ветров, воспроизводит важные атмосферные явления и отражает потепление климата.
• NeuralGCM сочетает динамическое ядро, физический модуль и нейросеть для моделирования осадков, облаков и радиационного переноса.
• Модель показала более высокую точность по сравнению с другими моделями с машинным обучением, но уступала физическим моделям.
• NeuralGCM работает с горизонтальным разрешением в 8-40 раз грубее, чем ECMWF, что позволяет экономить вычислительные мощности.