Microsoft Start 的新人工智能是什么，可以提供更准确的每月天气预报？
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重点说明
- Microsoft Start 正在探索用于天气预报的 AI 模型，这可能会带来更准确的 30 天预测。
- 他们的人工智能整体在短期预测方面优于传统方法，显示出提高准确性的希望。
- 人工智能模型运行得更快、更高效，可以实现更频繁的模拟和更好的概率预测。
微软天气团队的研究表明，人工智能模型在改善天气预报方面具有巨大潜力，特别是在较短的时间范围内。上个月，Microsoft Start 推出了新的天气趋势页面 提供历史天气数据.
他们的研究将在大量天气数据集上训练的五个人工智能模型与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）当前最先进的系统进行了比较。
结果显示，微软的 AI 在第一周的温度预测方面就比 ECMWF 领先 17%。这一改进是因为人工智能能够识别天气数据中的复杂模式，从而实现更精确的短期预测。
与传统方法相比，这些人工智能模型的运行效率要高得多。如何？它们减少的计算要求可以进行更频繁的模拟，从而产生更有用的概率预测，更好地解释固有的天气不确定性。
虽然人工智能擅长短期预测，但研究还表明，玻璃并不总是更环保；将其与 ECMWF 集成等成熟的预测技术相结合的价值。这种混合方式可以提供最准确的长期预测（最多一个月）。
值得注意的是，无论采用何种模型，特定地点天气的固有可预测性仍然是确定预报准确性的关键因素。
总体而言，微软的研究为天气预报的进步铺平了道路，人工智能为提高准确性、速度和效率提供了潜在的错误，特别是在较长的时间范围内。这有可能使严重依赖天气预报的各个部门受益，从农业、航空到备灾。
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