NASA推出新型人工智能模型Prithvi WxC，它是为了天气预报和气候研究而设计的。Prithvi WxC是一个大型的、多用途的模型，可以理解和预测天气模式。Prithvi WxC通过大量的数据训练，学习了天气变化的复杂模式，使其能够进行高质量的预测。这个模型的出现可能会改变我们进行天气预报和气候研究的方式。
- GitHub：https://github.com/NASA-IMPACT/Prithvi-WxC
主要功能：
- 天气预报：预测未来的天气状况，比如温度、湿度、风速和风向。
- 气候研究：分析和理解长期的气候趋势和模式。
- 数据降尺度：将大范围的气候数据细化到更小的区域，提供更精确的局部天气信息。
- 气候模型参数化：改进气候模型的物理过程表示，例如通过预测重力波通量来改进模型。
主要特点：
- 大规模参数：Prithvi WxC有23亿个参数，这意味着它能够捕捉和学习非常复杂的天气和气候模式。
- 编码器-解码器架构：模型使用编码器来处理输入的天气数据，并通过解码器输出预测结果。
- 混合目标训练：结合了掩蔽重建和预测的范式，提高了模型的准确性和适用性。
工作原理：
Prithvi WxC使用从NASA的MERRA-2数据集获取的160个大气变量进行训练。它利用变换器模型来有效地处理输入数据中的区域和全球依赖性。模型设计了大量标记以模拟不同拓扑中的气象现象，并以细分辨率进行。
具体应用场景：
- 天气预报：比如预测明天是否会下雨，或者下周是否会有风暴。
- 气候模型：帮助研究人员理解气候变化对地球的长期影响。
- 数据降尺度：将全球气候模型的数据细化到区域气候模型，提供更精确的局部天气预报。
- 灾害预防：通过准确预测飓风等极端天气事件，帮助制定应急响应计划。
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