TC-Next 多模态热带气旋预报模型论文发布
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TC-Next 多模态热带气旋预报模型论文发布
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先了解这件事
报道摘要
TC-Next 是一款多模态深度学习模型，利用基础模型对大气动力与热力场的预报结合 GridSat 红外卫星图像，实现 6-24 小时热带气旋路径与强度预报。仅用西太平洋 GraphCast 预报训练，在 GraphCast 上将路径误差降低 15-44%、强度误差降低 3-6 倍，并可零样本迁移至 Pangu-Weather 与 IFS HRES。
摘自 arXiv：cs.AI
最新进展10月15日 12:00
TC-Next：面向热带气旋的零样本多模态预报模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AITC-Next：面向热带气旋的零样本多模态预报模型
TC-Next 是一款多模态深度学习模型，利用基础模型对大气动力与热力场的预报结合 GridSat 红外卫星图像，实现 6-24 小时热带气旋路径与强度预报。仅用西太平洋 GraphCast 预报训练，在 GraphCast 上将路径误差降低 15-44%、强度误差降低 3-6 倍，并可零样本迁移至 Pangu-Weather 与 IFS HRES。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。