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【环球时报特约记者 晨阳】在火星探测热潮方兴未艾之际，新一轮木星探测计划也陆续展开——欧洲航天局的“木星冰卫星探测器”率先于去年起飞前往木星；美国国家航空航天局（NASA）的“欧罗巴快船”探测器于10月15日奔赴木卫二探寻生命的踪迹；与此同时，中国国家航天局也公布计划称，中国将发射天问四号探测器，对木星和木星的卫星进行研究。为何木星近年持续吸引全球航天界的高度关注？探测木星又难在哪里？
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谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年（1979—2018年）的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS，一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报），他们发现，在用于评估表现的1320个指标中，GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。
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