谷歌公司最近發(fā)布了一款新的生成式人工智能（AI）模型——可擴展集成包絡(luò)擴散采樣器（SEEDS）。該公司稱，SEEDS能提供更準確的天氣預(yù)報信息，比傳統(tǒng)方法成本更低，而且能檢測到難以發(fā)現(xiàn)的極端天氣事件。相關(guān)論文發(fā)表于最新一期《科學(xué)進展》雜志。

與傳統(tǒng)模型相比，SEEDS能更快、更高效地預(yù)測災(zāi)害天氣。

圖片來源：美國趣味科學(xué)網(wǎng)站

谷歌表示，SEEDS模型與ChatGPT等流行的大型語言模型、Sora等生成式AI工具類似。與傳統(tǒng)預(yù)測模型相比，SEEDS能更快地生成更多天氣場景。

目前氣象服務(wù)部門采用的預(yù)測方法往往難以預(yù)見極端天氣事件可能帶來的后果，且當(dāng)前使用概率性預(yù)測模型，將隨機變量作為初始條件，這會導(dǎo)致錯誤率迅速上升，很難準確預(yù)測未來的極端天氣。

研究團隊指出，SEEDS可以僅基于1—2個輸入數(shù)據(jù)，推斷出多達31個天氣場景。研究人員通過對2022年歐洲熱浪進行建模，測試了該系統(tǒng)的性能。結(jié)果顯示，在熱浪暴發(fā)前7天，美國氣象機構(gòu)的預(yù)測數(shù)據(jù)未能預(yù)測該事件即將發(fā)生，而SEEDS卻成功預(yù)測到了。

谷歌表示，與現(xiàn)有方法相比，使用SEEDS的計算成本極低。在谷歌云架構(gòu)的樣本中，該系統(tǒng)每3分鐘可給出256個預(yù)測結(jié)果。

來源：科技日報