1、高分辨率预测:MetNet-3可以提供高分辨率的天气预测,时间间隔为2分钟,空间分辨率为1至4公里。 如果你想要了解未来一个小时的天气变化,MetNet-3会为你提供30个连续的预测结果,每个结果之间相隔2分钟。 2、超越传统模型:在预测未来24小时的核心天气变量方面,MetNet-3超越了当前最先进的基于物理的天气预测模型,包括降...
论文简读 MetNet: A Neural Weather Model for Precipitation Forecasting,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
智东西11月3日消息,当地时间11月1日,谷歌研究院于官网发布与DeepMind合作开发的天气模型MetNet-3,该模型以之前的MetNet和MetNet-2为基础,能够提前24小时对更多核心变量进行高精度预测,包括降水、表面温度、风速、风向和体感温度等。谷歌称已经在与天气相关的各种产品和
提出MetNet-3,一种基于深度神经网络的天气预报模型,通过引入稠密化技术和学习观测数据,实现了对降水、风速、温度和露点等核心天气变量的高时空分辨率预测。【转发】@爱可可-爱生活:[LG]《Deep Learning for D...
PS. 要知道,华为公司的最高学术成果就是AI天气预报,也就是盘古大模型之天气预报模型,使用AI技术解决传统Science问题是AI领域的最新突破,Google继华为之后同样在同一领域方向上发表世界顶级成果,为AI4Science再填新的一员。 论文地址: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi2336 ...
但其结构,特别是预测结构的准确时间和位置的精度较低。这是由于初始情况和模型参数的不确定性造成的。 HRRR(左)从许多可能的结果中预测单个潜在的未来结果(红色),而 MetNet(右)能够解释不确定性。 另外,研究人员对 HRRR 和 MetNet模型之间进行了比较,结果如下面这个视频所示☟ 点击“” 查看 ICLR 系列论文解读...
python厦门天气预报图1.代码描述 3.运行效果 论文简读 MetNet: A Neural Weather Model for Precipitation Forecasting 摘要: 天气预报是一项长期的科学挑战,具有直接的社会和经济影响。 该任务适合于连续存储的大量数据和具有长期依赖关系的丰富时空结构。 我们引入了MetNet,这是一个神经网络,它以1 km2的高空间分辨...
论文下载地址:https://arxiv.org/pdf/2003.12140.pdf 与传统的数值方法相比,神经网络方法有着更加丰富的输入,卫星地图、地面雷法、天气观测站能够提供连续的时间空间结构数据。 MetNet 不依赖于大气动力学领域的物理定律,能够通过反向传播学习,直接从观测数据中预测天气。
准确预测未来几分钟到几周的天气是一项基本的科学挑战。很多气象机构目前采用的预报是基于大气的物理模型,但这些模型本身受到计算要求的限制且对物理定律的近似值非常敏感。另一种天气预报方法是使用深神经网络(DNNs)。DNNs 在强大的专用硬件(如 GPU 和 TPU)上
论文下载地址:https://arxiv.org/pdf/2003.12140.pdf 与传统的数值方法相比,神经网络方法有着更加丰富的输入,卫星地图、地面雷法、天气观测站能够提供连续的时间空间结构数据。 MetNet 不依赖于大气动力学领域的物理定律,能够通过反向传播学习,直接从观测数据中预测天气。