一個新的人工智能（AI）模型已經(jīng)證明了比幾個最廣泛使用的全球預測系統(tǒng)更快，更精確地預測重大天氣事件的能力。

該模型被稱為Aurora，已使用超過100萬小時的全球大氣數(shù)據(jù)進行培訓，并結(jié)合了來自氣象站，衛(wèi)星圖像和雷達測量的投入。根據(jù)微軟科學家的說法，這可能是有史以來最大的數(shù)據(jù)集用于培訓以天氣為中心的AI模型。

奧羅拉（Aurora）成功地預測，臺風杜克蘇里（Doksuri）將在2023年7月實際登陸前四天襲擊菲律賓北部。在那段時間里，正式的預測表明，臺風將罷工臺灣 - 位于幾百英里外。

此外，Aurora超過了美國國家颶風中心和聯(lián)合臺風警告中心等機構(gòu)采用的標準預測工具的性能。它提供了更準確的五天風暴路徑，并產(chǎn)生的高分辨率預測速度比超級計算機驅(qū)動的傳統(tǒng)天氣模型快5,000倍。

根據(jù)研究人員的說法，在更廣泛的范圍內(nèi)，Aurora在91％的病例中預測14天的天氣條件方面的表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有系統(tǒng)。他們的發(fā)現(xiàn)于5月21日發(fā)表在《大自然》雜志上。

未來的預測

Aurora背后的團隊希望該模型和類似模型可以為一種新型的環(huán)境預測方法做出貢獻，即被稱為地球系統(tǒng)預測。在這種方法中，單個AI模型可以同時模擬天氣模式，空氣質(zhì)量和海洋狀況。這種進步可能會導致更快，更一致的天氣預報，尤其是在訪問高級計算資源或全面監(jiān)控系統(tǒng)的地區(qū)。

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注冊Live Science Daily Nowaurora屬于所謂的基礎(chǔ)模型的大規(guī)模AI系統(tǒng)類別 - 與Chatgpt這樣的平臺的AI架構(gòu)類型相同。

這些基礎(chǔ)模型可以適應各種任務，因為它們旨在從廣泛的數(shù)據(jù)集中學習一般模式和關(guān)系，而不是為一個特定功能構(gòu)建。正如研究人員所解釋的那樣，Aurora學習了如何通過分析來自衛(wèi)星，雷達系統(tǒng)，氣象站和模擬預測的來源的天氣數(shù)據(jù)來在幾秒鐘內(nèi)產(chǎn)生預測。

一旦受過訓練，該模型就可以針對許多方案進行調(diào)整，并具有最少的額外輸入 - 與常規(guī)預測模型形成鮮明對比，該模型通常是出于狹窄的目的而開發(fā)的，通常需要重新培訓以適應新條件。

研究人員指出，用于訓練Aurora的廣泛數(shù)據(jù)不僅與傳統(tǒng)方法相比提高了其整體準確性，而且增強了其預測極端天氣事件的能力。

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