Microsoft开源PBC天气偏差校正工具
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Microsoft在《Nature》发表概率偏差校正（PBC）方法，利用机器学习修正现有天气模型的系统性偏差，改善2至6周预报。该工具已开源，可在CPU运行，将ECMWF物理模型对98%降水目标和92%温度目标的预报精度提升，并使ECMWF的AI预报系统精度翻倍。研究人员称这种轻量方法可帮助资源有限的气象机构改进预报。
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- The Verge · AIMicrosoft présente un outil de machine learning pour améliorer les prévisions météo
Microsoft a publié dans Nature une méthode de correction probabiliste des biais (PBC) qui utilise le machine learning pour corriger les biais systématiques des modèles météo existants et améliorer les prévisions à deux à six semaines. L'outil, désormais open source, peut fonctionner sur CPU et a amélioré la précision d'un modèle physique de l'ECMWF pour 98 % des cibles de précipitations et 92 % des cibles de température, tout en doublant la précision du système de prévision IA de l'ECMWF. Selon les chercheurs, cette approche légère pourrait aider les agences météo à faibles ressources à améliorer leurs prévisions.
Évolution des tendances de cet événement
Pas encore assez de données d'observation continues pour tracer une tendance.