是科学核算的一个重要运用，旨在猜测未来的气候改变。气候预告在帮忙解救生命和最小化财产损失方面起着关键作用，特别是近年来全球气候均匀状况随时刻的改变导致极点气候事情频发。

  在曩昔的十年中，高性能核算体系极大地促进了数值气候预告（Numerical Weather Prediction，NWP） 办法范畴的研讨，这也是迄今为止最精确的气候预告体系。传统的NWP办法主要是运用偏微分方程描绘大气状况离散网格之间的转化，然后用数值模仿办法求解。但是，这种办法对算力的要求很高，并且速度很慢，即便在一台具有数百个节点的超级核算机上，一个为期10天的气候猜测模仿也需求好几个小时。此外，传统的NWP算法在很大程度上依赖于参数化，它运用近似函数来捕获未处理的进程，这或许近似值而引进过错。

  近年来，深度学习（Deep Learning）的加快速度进行发展为气候预告体系带来了一个有期望的方向。这种依据AI（AI）的办法，经过练习一个深度神经网络来捕获输入（在给定时刻点再剖析气候数据）和输出（在方针时刻点再剖析气候数据）之间的联系，能够将气候猜测速度比较NWP办法进步好几个数量级，但是，其精确性依然不能令人满意。

  2023年7月5日，世界顶尖学术期刊Nature同期宣布两篇论文报导了人工智能（AI）帮忙气候预告的潜力。

  这两篇最新论文报导的AI帮忙气候预告办法与现有办法的精确率适当，或能猜测此前很难猜测的气候现象。

  在榜首篇论文中，田奇等人报导了一个名为盘古气候（Pangu-Weather）的依据AI的气候预告体系，该体系最多能提早一周猜测全球气候。

  该模型运用39年的全球再剖析气候数据来进行练习。盘古气候的猜测精确率适当于全世界最好的数值气候预告体系——欧洲中期气候预告中心运用的归纳预告体系，一起在相同的空间分辩率下速度要快1万倍以上。盘古气候还能用一个3D神经网络模型对各个高度水平进行猜测，比之前英伟达开发的依据AI的气候预告体系FourCastNet供给了更完好和细节的猜测成果。

  总的来说，华为云团队开发的盘古盘古气候（Pangu-Weather），能够在必定程度上完结高分辩率的一小时到一周的全球气候预告，比较传统数值气候预告体系，猜测速度提高10000倍，且精确率更高。

  在另一篇论文中，清华大学王建民教授、龙明盛副教授和加州大学伯克利分校Michael I. Jordan等人报导了一个名为NowcastNet的依据AI的气候预告体系，该模型经过结合物理规则和深度学习来实时预告降水。

  接近预告（nowcasting）是指十分短期的气候预告，最多提早6小时，因此能供给即时气候的概况信息。接近预告关于极点降水事情的危险防备和危机办理很重要。依据美国和我国的雷达观测数据，NowcastNet最多能提早3小时对2048千米×2048千米的区域进行高分辩降水猜测。62名气候学家对不同模型的极点降水猜测才能和价值进行了评价；NowcastNet在约70%的猜测中超过了其他抢先办法，排名榜首。

  这项研讨依据成果得出，NowcastNet在降雨率上的猜测优势，尤其是之前被以为很难猜测的极点降水事情。

  Nature同期宣布的“新闻与观念”文章中指出，人工智能（AI）在气候预告使命方面潜力巨大，但其间的危险要求气候学家学习规划、评价和解读这类体系。