EPT-2 技术报告
机器学习
2025-07-15 v1 人工智能
摘要
我们 presented EPT-2，这是我们 Earth Physics Transformer (EPT) 家族中最新一代面向地球系统预测的基础 AI 模型。EPT-2 在多个方面实现了显著性提升，超越了其前身 EPT-1.5，并在预测包含 10m 与 100m 风速、2m 温度以及地表太阳辐射等能源相关变量的 0-240 小时 forecast 时间段上树立了新纪录。它持续地超越了诸如 Microsoft Aurora 等领先的 AI 气象模型，以及来自欧洲中尺度天气预报中心 (ECMWF) 的操作性数值 forecast 系统 IFS HRES。同时，我们引入了基于扰动的 ensemble 模型 EPT-2e，用于概率性 forecast。值得注意的是，EPT-2e 在计算成本占比极小的情况下，显著超越了被广泛视为中长期 forecast 金标准的 ECMWF ENS 平均值。EPT 模型以及第三方 forecast 可通过 app.jua.ai 平台访问。
引用
@article{arxiv.2507.09703,
title = {EPT-2 Technical Report},
author = {Roberto Molinaro and Niall Siegenheim and Niels Poulsen and Jordan Dane Daubinet and Henry Martin and Mark Frey and Kevin Thiart and Alexander Jakob Dautel and Andreas Schlueter and Alex Grigoryev and Bogdan Danciu and Nikoo Ekhtiari and Bas Steunebrink and Leonie Wagner and Marvin Vincent Gabler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.09703},
year = {2025}
}