气候
利用人工智能提高飓风预报准确性
灾难性气候在全球范围内的影响日趋严重,经济损失和死亡人数都在飙升。 例如自1980年以来,美国年平均遭受天气灾害损失高达3630亿美元,累计总损失超过1.3万亿美元,其中飓风造成的损失最大。 平均而言,每次飓风事件造成的损失高达228亿美元。
12/9/2024 1:20:50 PM
AI情报室
生成式AI对气候变化的影响:既有好处,也有代价
生成式AI是一种强大的工具,有望为包括气候变化在内的诸多现实挑战提供创新解决方案。 一方面,它能够模拟复杂场景、优化资源并为环境问题提供创造性的解决方案,为未来勾勒出美好的愿景。 但在另一方面,生成式AI在本质上会消耗海量算力和电力资源,因此很可能进一步加剧气候问题。
11/18/2024 12:29:17 PM
谷歌前 CEO 施密特:气候目标难以实现,不如放手发展 AI
谷歌前 CEO 埃里克・施密特近日在 AI 能源峰会上表示,AI 计算的电力需求是无限的,气候目标是不可能实现的,因此应该放弃气候保护目标,将重点放在 AI 的发展上,然后让 AI 解决全球变暖问题。施密特认为,我们无法实现气候目标,因为我们没有组织好,而 AI 可以帮助我们实现目标。他认为,我们应该为 AI 公司提供更多的电力、土地和基础设施,以支持其发展。施密特认为,AI 的发展可以提高能源效率,从而减少能源消耗。他承诺,AI 公司将使能源生产系统至少提高 15% 的效率。他表示,虽然 AI 的发展需要大量
10/8/2024 11:53:29 AM
远洋
强过「黄金标准」,快3,500倍,成本低10万倍,物理建模融合AI,谷歌天气模型登Nature
编辑 | KX地球正以前所未有的方式变暖,但气温升高对我们的未来意味着什么尚不完全清楚。全球哪些地区将面临长期干旱?大型热带风暴将使哪些沿海地区的洪灾更加频繁?为了回答这些问题,科学家需要能够准确预测地球气候。现在,Google Research 研究团队提出一种将传统的基于物理建模与 ML 相结合的新方法——NeuralGCM,可以准确高效地模拟地球大气层。比现有模型更快、计算成本更低、更准确。NeuralGCM 可以生成 2-15 天的天气预报,比目前基于物理的「黄金标准」模型更准确。在 1 至 10 天预报方
7/23/2024 2:08:00 PM
ScienceAI
打破「非此即彼」,平衡 AI 与物理,中国科学院提出建立可学习的气候模型
平衡 AI-物理模型示意图。编辑 | X人工智能(AI)迅速发展,大模型正在重新定义我们理解和应对气候挑战的方式。AI 模型已经席卷了大气科学的各个领域。今年年初,中国科学院大气物理研究所黄刚研究员团队将物理与 AI 融合,提升了数值模式的降水预报技巧。近日,黄刚团队联合中国科学院大学、青岛海洋科学与技术国家实验室、同济大学和首尔国立大学在《Advances in Atmospheric Sciences》上,发表了题为「Toward a Learnable Climate Model in the Artific
5/2/2024 5:14:00 PM
ScienceAI
Nature|机器学习和物理模型的「双向奔赴」,3种AI气候建模方法
编辑 | ScienceAI气候科学家 Tapio Schneider 很高兴,因为机器学习让他摆脱了日常工作中繁琐乏味的任务。十多年前,当他第一次开始模拟云的形成时,这主要涉及到煞费苦心地调整描述水滴、气流和温度如何相互作用的方程。但自 2017 年以来,机器学习和人工智能 (AI) 改变了他的工作方式。「机器学习让这门科学变得更加有趣,」在加州理工学院工作的 Schneider 说。「它速度更快、更令人满意,而且你可以获得更好的解决方案。」传统的气候模型是由 Schneider 等科学家从头开始手动构建的,他们
3/27/2024 6:49:00 PM
ScienceAI
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