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微软开源PBC天气偏差校正工具

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AI 综述

微软研究院提出概率偏差校正（PBC）方法，用机器学习识别并纠正现有天气预报模型的系统性偏差，论文发表在 Nature，工具已开源。研究显示，PBC 提升了 ECMWF 物理模型在 98% 降水目标和 92% 温度目标上的准确率，并使其 AI 预报系统的准确率翻倍。该方法针对两到六周预报，微软研究院 New England 高级首席研究员 Lester Mackey 称该工具仅需 CPU 即可运行，研究者希望资源有限的机构也能借此改进本地预报。上述准确率提升为微软研究者的说法，尚待独立验证。

AI 根据报道生成 · 19 天前更新

最新进展10月15日 00:05

微软开源机器学习工具 PBC，改进两到六周天气预报

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10月15日

00:05
The Verge · AI
微软开源机器学习工具 PBC，改进两到六周天气预报
微软研究院提出概率偏差校正（PBC）方法，用机器学习识别并纠正现有天气预报模型的系统性偏差，相关论文发表在 Nature，工具已开源。研究显示，PBC 将 ECMWF 物理模型在 98% 降水目标和 92% 温度目标上的准确率提升，并使其 AI 预报系统的准确率翻倍。该方法可在 CPU 上运行，研究者希望资源有限的机构也能借此改进本地预报。