达里乌斯·巴鲁（Darius Baruo）
9月19日，2025年20:39
NVIDIA与伯克利实验室（Berkeley Lab）合作，推出了Hens，这是一种用于预测极端天气的机器学习工具，提供了超级计算机类预测，并降低了计算能力和成本。
NVIDIA与劳伦斯·伯克利国家实验室合作，宣布了一种开创性的机器学习工具，名为“巨大合奏”（HENS），旨在以超级计算机的效率预测极端天气事件，但没有高昂的成本和功率要求。据NVIDIA的官方博客报道，该工具有望改变气候科学家，城市官员和应急管理人员如何为恶劣天气情况做准备并做出反应。
革命性的预测能力
Hens提供了一种开源解决方案，可作为代码或现成的模型，能够预测低样式，高影响的事件，例如长时间的热浪或百年纪念飓风。与传统型号不同，母鸡可以提前6个小时到14天，分辨率为15英里（25公里），为准备和响应提供了关键的提前时间。
该工具的开发在《期刊》上发表的两部分研究中详细介绍了 地球科学模型开发将母鸡展示为天气和气候模拟最广泛，最可靠的合奏之一，产生相当于27，000年的天气模式的数据。
先进的AI驱动方法
通过Nvidia的物理学和Makani框架，母鸡通过在40年的高质量大气数据中训练AI模型来完善天气预测。这种方法不仅提高了准确性，还可以减少这种大规模模拟通常所需的能量和计算资源。
根据伯克利实验室的研究生研究员Ankur Mahesh的说法，Hens生成的广泛数据集是分析极端天气事件的统计数据和驱动因素的宝库，这是以前无法使用传统方法的规模。
提高预测准确性
母鸡通过产生数千个合奏成员来显着胜过传统的天气模型，这远远超过了通常仅产生50个标准模型的限制。整体成员的这种增加可以更全面地探索潜在的天气结果，从而增强了预测罕见但严重事件的能力。
在严格的测试中，Hens表现出了捕获96％极端天气事件的能力，预测不确定性比传统模型的不确定性小十倍，并将其确立为气候研究和灾难准备的高度可靠工具。
未来的发展
展望未来，该团队计划深入研究27，000年的模拟，以发掘新的见解，以了解灾难性事件（如热浪和飓风）的原因。此外，还有一项持续的努力来进一步简化母鸡的计算要求，使其更容易获得广泛使用。
图像来源：Shutterstock
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