谷歌研发结合传统天气预报技术与机器学习的计算机模型，可以更准确预测未来天气。该模型快速、能耗低，并且比现有基于人工智能的工具更详细。但是，由于缺乏物理约束，其精确性有待提高。未来版本将会增加更多的地球科学，以提高模型的准确性。这个模型有望帮助人们为极端天气事件做好准备，包括热带风暴等。这项技术已在《自然》杂志上发表。
随着科技的进步和人们对环境问题的关注度不断提高，越来越多的公司开始采用新兴的技术手段来解决这些问题。其中，谷歌研发的一种结合传统天气预报技术和机器学习的计算机模型，凭借其快速、能耗低的特点以及更高的精确度，受到了许多人的关注。
这种新的计算机模型叫做“谷歌多模式预估系统”，它是由谷歌团队研发的一种新型预测模型。传统的天气预报主要依赖于人工观测和数值模拟两种方法，而谷歌多模式预估系统的出现，则打破了这两种方式的局限，通过整合多种数据源，从而实现更为准确的天气预报。
谷歌多模式预估系统的工作原理主要是将大气、海洋、陆地等多种气象因素综合考虑，通过机器学习的方式对这些因素进行分析和处理。通过这种方式，系统能够获取到更为全面和准确的信息，从而更准确地预测未来的天气情况。
相较于传统的天气预报模型，谷歌多模式预估系统具有以下优点：首先，它具有快速的特点。相比于人工观测和数值模拟，机器学习的方法可以在短时间内得到大量的信息，这对于任何实时天气预报都具有极大的优势。其次，它的能耗低。相比传统的计算机程序，谷歌多模式预估系统在运行过程中所需的计算资源较少，因此其能耗也相对较低。此外，它还可以提供更详细的天气信息，包括温度、湿度、风速、风向等，这使得人们对于天气变化有更深入的理解和把握。
尽管谷歌多模式预估系统有许多优点，但同时也存在一些缺点。例如，由于缺乏物理约束，其精确性仍有待提高。在未来版本中，谷歌可能会进一步增强这种计算机模型的物理约束能力，使其能够在更广泛的地理范围内进行预测，同时也能更好地捕捉天气现象的变化规律。
总的来说，谷歌研发的这种结合传统天气预报技术和机器学习的计算机模型，不仅有望提高我们对未来天气变化的准确预测能力，而且还有望帮助我们提前做好应对极端天气事件的准备。未来，我们期待看到更多类似谷歌多模式预估系统的出现，让我们共同期待更加精准、详尽的天气预报信息。