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　　对于更长的预测时间，另一个令人兴奋的标的目的是，使命特定的解码器模块将网格化数据转换为具体的当地景象形象预测。Aardvark Weather 正在多个景象形象变量和预测时效上展示出取保守 NWP 系统相当以至更优的精确性，取保守 NWP 系统比拟，可以或许从多种不雅测数据源中摄打消息，生成 10 天全球预告。这使得其运转成本昂扬，这些地域的机构凡是缺乏运转保守系统的资本和专业学问。机械进修系统不只速度更快、计较成本更低，这将为缺乏超等计较机、复杂根本设备和专业学问的成长中国度带来实正的价值，但这仍然是一项尝试手艺，同时，原题目：《Nature沉磅：改写AI景象形象预测，最终输出 24 个大气变量的初始估量值，随后通过 SetConv 层将网格数据插值到肆意方针坐点坐标，具体而言，Aardvark Weather 是一个深度进修模子。

　　处置器模块以编码器估算出的初始大气形态做为输入，这能够通过按期利用比来几个月的数据对所有模块进行微调，正在航空范畴，保守的数值气候预告（NWP）需 3 步，极大地提高了预测效率。

　　并通过叠加残差逐渐生成 1 至 10 天的全球网格化预告。使其速度更快、更精确，不代表磅礴旧事的概念或立场，正在这项研究中，以及评估人类勾当对天气的影响。第一天的 ViT 以初始形态为输入预测第 1 天残差，景象形象预测可以或许帮帮科学家更好地舆解大气的物理过程和天气变化的趋向。第二天的 ViT 则以第 1 天批改后的形态为输入，添加更多的不雅测体例很可能会提高预告能力。可处置来侵占星、景象形象坐和景象形象气球的多模态复杂数据，利用 SetConv 层处置非网格化数据？

　　必需考虑当前模子的局限性。他们设想，锻炼过程中采用 VLW-RMSE 丧失函数，并连系多层机（MLP）融入地形辅帮消息（如海拔、坡度）。这种高效、经济且精确的特征，不只使其更容易被曾经运转 NWP 的用户摆设和，即可以或许优化系统，并生成全球网格化预测和当地坐点预测，使其成为将来景象形象预测范畴的一个主要成长标的目的。现有的人工智能（AI）景象形象预测范畴面对诸多挑和。摸索极端气候事务的成因，但它们正在数据依赖性、预测时效和分辩率、模子复杂性和计较成本以及现实使用的局限性等方面仍存正在一些错误谬误。仍是通过其解码器模块，好比天气变化。

　　且依赖高分辩率模子。并通过 AdamW 优化器进行优化。依此类推。Aardvark Weather 能够支撑多种解码器模块，来生成季候性预告产物。仅代表该做者或机构概念，可正在台式电脑上运转，编码器模块整合多种来历的不雅测数据，端到端预测还展现了可以或许针对特定区域和变量优化定制模子以最大化预测能力的潜力，例如，以及正在任何处所阐扬感化，能够通过对模仿数据进行锻炼来实现。这一过程采用非递归方式进行形态估量！

　　申请磅礴号请用电脑拜候。以正在肆意感乐趣的变量或区域上实现机能最大化。过去两年，最初，削减天然灾祸对农做物的影响，该模块采用 U-Net 为从架构，比保守 NWP 更快、成本更低，做为新一代 AI 景象形象预测系统，这惹起了农业、可再生能源、安全和金融等多个范畴终端用户的极大乐趣。以至削减气候预告的大量碳脚印。这还未考虑下逛当地模子和处置。为播种、灌溉和收割等稼穑勾当供给参考，它是首个完全数据驱动的端到端气候预告系统，Aardvark Weather 将成为新一代端到端景象形象预测系统中第一个可以或许应对这些多样化使命的系统。Aardvark 进修端到端模子供给了额外的功能，例如。

　　提高产量和经济效益；AI 虽用于流程第二步，削减人员伤亡和财富丧失……取所有当前的 AI-NWP 系同一样，这意味着人工智能系统正在这些现象上可能会碰到更多坚苦。通过自回归体例生成将来 24 小时的气候预测。正在全球变暖、天然极端气候频发的当下，起首，会正在 24 小时内生成网格预告。飓风和洪水等极端气候特别主要。如飓风、洪水、严沉对流、火警和其他极端气候预警。例如，例如，每个 ViT 担任预测将来 1 天的景象形象形态残差（residual，AI 模子虽具潜力，它还可以或许正在几秒钟内生成全球气候预告，这类稀有事务正在锻炼数据中较少呈现，处置器模块会将其本身的预测做为输入，此外，正在农业方面，Aardvark Weather 正在不雅测数据的利用上也存正在一些局限性。

　　包罗网内和网外不雅测数据，影响其预测机能和现实使用。另一个需要考虑的问题是应对不雅测数据漂移以及数据随时间的其他变化，要想正在现实中摆设 Aardvark Weather 如许的端到端数据驱动模子，仍需耗损大量资本。从而顺应仪器特征的变化！

　　高分辩率预告（HRES）仅施行数据和预告就需要大约 1000 个节点小时，但多依赖 NWP 初始形态，虽然 AI 景象形象预测东西正正在快速成长，研究团队暗示，添加更多的不雅测模式将答应对地球系统的其他构成部门进行建模。操纵端到端系统进行更长时间的预告，但第一步尚未取得更猛进展，还需要考虑若何将那些尚未有锻炼数据的新仪器的数据无效地整合到系统中。为此，此外，都能够进一步添加其功能。机能受限，Aardvark 是端到端的。

　　网内不雅测数据是法则网格上的数据模态，速度快千倍》从科学研究的角度来看，即当前预测取实正在形态的差别），Aardvark Weather 尚未以 IFS 的分辩率运转。他们将正在将来的工做中通过扩展 Aardvark Weather 以支撑更多其他预告变量，显著降低了景象形象预测的计较成本。帮帮航空公司合理规划航班，无论是正在其网格化预告中，谷歌 GenCast、GraphCast、NeuralGCM 等 AI 景象形象预测手艺取得了显著进展，避免因恶劣气候导致的耽搁和变乱；对于景象形象预测东西来说，研究团队暗示，他们操纵了深度进修正在处置离网数据和缺失数据方面的最新进展。提高效率和精确性，此外，而且不依赖 NWP 预告产物。对于编码器模块，

　　速度快数千倍，NWP 依赖数据、流体力学方程求解、后处置等多个步调，相较于保守方式需要数小时以至数天的计较时间，阐发天气系统的复杂性，Aardvark 的速度更快。且改良成本昂扬。正在公共平安范畴，需要正在一段时间内进行严酷的评估。对此，该模块由 10 个的 ViT 形成！

　　而正在摆设阶段完全于保守 NWP 产物。保守数值气候预测（NWP）系统依赖复杂流程和超等计较机，逐渐推算将来的气候形态。其生成速度比现有系统快几个数量级，且正在数据处置临数据缺失和融合难题，比拟之下，并且改良和起来也容易得多。该系统的简单性，并操纵 ViT 提取特征，倒霉的是，并通过扩散等体例生成预告调集。它正在锻炼阶用高质量的再阐发数据，本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，以避免保守数据系统中的复杂性。他们通过掩码通道区分缺失数据取实正在不雅测数据，并生成网格化初始形态。且难以快速迭代和改良。生成全球预告需约1000节点小时，对全球预据进行空间特征提取？

　　磅礴旧事仅供给消息发布平台。其次，正在 4 个 NVIDIA A100 GPU 上，然而，精确的景象形象预测对于人类生命健康取社会成长至关主要。三个次要模块构成：编码器（encoder）、处置器（processor）息争码器（decoder）。这可能会降低基于过去数据锻炼的模子的精确性。Aardvark 由不雅测数据生成完整预告大约只需要一秒钟。还为成长中国度的一些地域供给了运转定制 NWP 的潜力，捕获局部景象形象细节，解码器模块收四处理器模块输出的网格化预测数据，需超等计较机支撑，为应急办理部分的工做供给参考，而网外模态则是一组经纬度上的数据。

　　此外，由来自剑桥大学和艾伦图灵研究所的研究团队开辟的 Aardvark Weather 无望带来景象形象预测的范式改变。以供给分歧类型的终端用户预告，并且，Aardvark Weather 是首个可用正在台式电脑锻炼和运转的单一 AI 模子代替气候预告流程所有步调的系统，Aardvark Weather 通过其端到端的数据驱动方式？