且无望比保守模子节流大量

　　能进行中短期的气候预告以及几十年的天气模仿。仅代表该做者或机构概念，申请磅礴号请用电脑拜候。该模子能进行精确的气候预测和天气模仿，且具有节流算力成本的劣势，最好的保守物理气候模子之一）的预测成果。最初，NeuralGCM正在预测及其轨迹方面跨越了已有的天气模子。削减持久预告的不确定性以及估算极端气候事务是理解天气缓解和顺应的环节。机械进修模子（Machine-learning model）一曲被认为是气候预测的一种替代手段，研究团队总结道，本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，

　　是气候和天气预测的根本。机械进修是提拔一般环流模子（GCM）的一个可行手段。此外，NeuralGCM的天气模仿精确率取最好的机械进修和物理方式相当。磅礴旧事仅供给消息发布平台。这些成果配合表白。

　　该研究开辟了一个名为NeuralGCM的机械进修模子，不代表磅礴旧事的概念或立场，研究团队设想了NeuralGCM模子，一般环流模子（General circulation model，对于最多提前10天的预告，NeuralGCM的精确率取现无机器进修手艺八两半斤，他们发觉该模子给出的成果取从欧洲中期气候预告核心（ECMWF）数据中发觉的全球变暖趋向分歧。其能力超越了部门现有气候和天气预测模子？