新一期《当然》杂志发表的一项洽商报谈了深度念念维推出的最新机器学习模子。该模子能凭证现时和异日天气进行可靠的概率天气预告，其推崇不但跳跃了最好的传统中程天气预告南宫·NG网，还能更好地展望顶点天气、热带气旋道路和风能产量。

　　准确的天气预告关于个东谈主、政府和组织的频频关键有打算必弗成少，比如决定是否带雨伞，评估风能产量，狡计何如历害顶点天气等。茂盛预告传统上使用数值天气预告法，这种秩序不错估量现时天气，并基于此展望异日一段工夫的天气（称为笃定性预告）。这会产生多半潜在情景，通过集会这些情景就能进行天气预告。

　　谷歌深度念念维团队这次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气展望秩序。该秩序能生成概猖獗展望，即凭证现时和之前的天气状况展望异日天气的可能性。团队用40年（1979—2018年）的天气发生最好估量分析数据检会了GenCast，使其能在8分钟内对跳跃80个名义和大气变量进行以12小时为单元的15天大家预告。相较于欧洲中期天气预告中心的集会预告（ENS，一种笃定性预告且是大家现时最好的中期预告），他们发现，在用于评估推崇的1320个打算中，GenCast在其中97.2%的打算上齐优于ENS。此外，GenCast在展望顶点天气、热带气旋道路和风能产量时更有用。

　　团队指出南宫·NG网，GenCast或能提供更高效、准确的天气预告，以搭救本色狡计。