🎯 情报来源：Artificial Intelligence – The Next Web
Google DeepMind推出了一款名为GenCast的新型AI天气预报工具，在预测速度和准确性方面超越了当前最领先的系统——欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ENS模型。实验表明，GenCast在提前15天内的预测中，有97%的时间表现优于ENS，并经过了超过1,320种天气情景的测试，包括热带气旋和热浪。
研究人员指出，GenCast利用扩散机器学习技术，基于40年的气象数据训练而成，能在8分钟内生成包含50多种可能情景的概率集合预报，而传统模型需要数小时完成。
核心要点：
- GenCast在提前15天的预测中，有97%时间优于ENS模型。
- 该模型经过1,320种天气情景测试，涵盖热带气旋、热浪等极端天气。
- GenCast仅需8分钟即可完成预测，比传统模型快数十倍。
- 其基于单一Google Cloud TPU运行，显著降低计算资源需求。
📌 情报分析
技术价值：极高
GenCast采用扩散机器学习和概率集合预报技术，结合40年历史数据训练，能在短时间内生成高精度预测，体现了AI在复杂建模中的技术突破。
商业价值：高
尽管GenCast仍依赖传统气象数据，但其快速生成预测的能力可为政府和能源行业提供重要支持，尤其在应对极端天气和优化能源输出方面具有显著商业潜力。
趋势预测：
未来3-6个月内，AI天气预报工具将更多地与传统方法融合，形成“人类评估+物理模型+AI预测”的混合模式，进一步提升效率和准确性。