人工智能以更快的速度和更高的精度革新气候建模

人工智能（AI）在气候建模领域取得了重大进展，提供了更快的速度和更高的精度。在NVIDIA GTC 2024会议期间，AI2的气候建模高级总监克里斯托弗·布雷瑟顿详细介绍了AI如何重塑气候科学。布雷瑟顿强调了基于机器学习的模拟器在预测区域气候变化和极端天气模式中的关键作用。

AI驱动的气候模拟

人工智能在传统基于物理的气候模型与更具成本效益的高分辨率预测需求之间架起了桥梁。这些进步对研究人员和政策制定者来说非常重要，可以更准确地解决气候问题。AI的集成不仅加速了气候建模，还显著减少了与模拟相关的环境影响。

气候建模中的关键创新

一个突出的创新是AI2使用频谱傅里叶神经算子（SFNO）架构开发的AI2气候模拟器（ACE）。ACE将气候模拟加速了1000倍，同时将能耗降低了10000倍，与传统模型相比尤为显著。值得注意的是，使用四个NVIDIA A100张量核心GPU，仅用2.5天就完成了对一个世纪的NOAA模型数据的训练，100年的模拟仅需在一个A100上运行三小时即可完成。

此外，ACE通过准确复制极端降雨模式和气候变异性展示了增强的现实性，符合能源部（DOE）和国家海洋和大气管理局（NOAA）的最先进模型。这支持了稳健的长期气候预测。

生成性机器学习技术

另一个重要进展是生成性机器学习在降尺度中的应用。诸如视频超分辨率之类的技术提高了空间分辨率，为各种地区规划工作提供了详细的降水预测。

这些在AI驱动气候建模中的技术进步凸显了在环境规划和管理中更精确和高效的潜力。要进一步探索此次会议，请访问来源。