使用场景

气候科学家使用NeuralGCM来预测特定地区未来几十年的气候变化趋势。

政府机构利用NeuralGCM的预测结果来制定应对极端天气事件的政策和预案。

教育和研究机构使用NeuralGCM作为教学工具，帮助学生理解气候系统的复杂性。

产品特色

结合传统物理模型与机器学习提高模拟准确性和效率

生成2-15天的高精度天气预测

重现过去40年的温度数据，准确性超过传统模型

使用神经网络从现有气象数据中学习小尺度事件的物理特性

在JAX中重写数值求解器，实现基于梯度的优化调整

在TPUs和GPUs上高效运行，与传统主要在CPU上运行的模型相比具有性能优势

提供开源代码和模型权重，便于研究人员进行非商业性使用和进一步开发

使用教程

步骤1: 访问NeuralGCM的GitHub页面，下载源代码和模型权重。

步骤2: 根据文档说明，安装所需的依赖项和运行环境。

步骤3: 运行NeuralGCM模型，输入所需的气象数据集。

步骤4: 配置模型参数，如分辨率和模拟的时间范围。

步骤5: 启动模拟过程，等待模型生成预测结果。

步骤6: 分析预测结果，根据需要调整模型参数以优化预测准确性。

步骤7: 将预测结果应用于气候研究或决策制定中。