英伟达的 HENS 革命性地改变了极端天气预测，无需超级计算机
realtime news Sep 19, 2025 21:17
英伟达与伯克利实验室合作推出了 HENS 这款机器学习工具，用于预测极端天气，以较低的计算能力和成本提供超级计算机级别的预测。
英伟达与劳伦斯伯克利国家实验室合作，推出了一款名为 Huge Ensembles (HENS) 的突破性机器学习工具，旨在以超级计算机的效率预测极端天气事件，但无需其高昂的成本和电力需求。据英伟达官方博客报道，该工具有望改变气候科学家、城市官员和应急管理人员准备和应对严重天气情况的方式。
革命性的预测能力
HENS 提供了一种开源解决方案，可作为代码或现成的模型使用，能够预测低概率、高影响的事件，如持续的热浪或百年一遇的飓风。与传统模型不同，HENS 能够提前六小时到十四天预测这些事件，分辨率达到15英里（25公里），为准备和响应提供了关键的提前时间。
该工具的开发在 Geoscientific Model Development 杂志上发表的两个部分的研究中得到了详细阐述，展示了 HENS 作为天气和气候模拟中最广泛且可靠的集合之一，其数据量相当于27,000年的天气模式。
先进的 AI 驱动方法
利用英伟达的 PhysicsNeMo 和 Makani 框架，HENS 通过训练40年的高质量大气数据来优化天气预测。该方法不仅提高了精度，还减少了通常需要的大规模模拟的能源和计算资源。
据伯克利实验室的研究生研究员安库尔·马赫什（Ankur Mahesh）称，HENS 生成的大量数据集是分析极端天气事件的统计和驱动因素的宝库，这在传统方法中是无法实现的。
提高预测精度
HENS 通过生成数千个集合成员，大大超越了常规天气模型的表现，传统模型通常仅生成50个。这一集合成员数量的增加使得对潜在天气结果进行更全面的探索，增强了预测罕见但严重事件的能力。
在严格测试中，HENS 展示了捕捉96%极端天气事件的能力，其预测不确定性比传统模型小十倍以上，使其成为气候研究和灾害准备的高度可靠工具。
未来发展
展望未来，团队计划深入研究27,000年的模拟，以发现有关热浪和飓风等灾难性事件原因的新见解。此外，正在努力进一步简化 HENS 的计算需求，使其更广泛地可用。
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