人工智能的模型超过当前地面系统的预测水平

该报纸报道说，微软已经开发了一种人工智能模型（AI），该模型超过了地球系统预测的现有水平。除了提供高分辨率的预测外，该模型（称为Aurora）有望更准确，有效地估算空气质量，热带风暴和动态波。该结果于5月21日在自然界发表。地球系统的预测可以提供有关各种过程的信息，例如天气，空气质量，海浪，海冰和风暴，以及为极端事件提供早期警告的必要工具。这些预测依赖于数十年数据的复杂模型，要求计算能力，这通常需要超级计算机并保留研究团队。依靠AI技术表明了不可预测的性能和效率的潜力，但是它们在预测地球系统中的使用尚未得到充分探索。宾夕法尼亚大学巴黎佩迪卡里斯报道的AuroraLvania及其同事是经过超过100万小时的地球物理数据后训练的AI模型。 Aurora预测空气质量，波浪，热带风暴和高分辨率期，比现有的模型优于现有模型，并且比现有的预测技术具有较低的功率计算成本。作者指出，Aurora超过了5天目标风暴预测的七个预测中心和10天目标天气的92％。训练Aurora的实验需要4到8周，目前需要几年的时间才能开发基线模型。 May -set指出，实现这一目标的原因完全是由于以前的传统技术累积的数据。研究人员说，Aurora是土壤系统的主要模型，可用于更改后天气预报以外的其他目的。他们得出的结论是，Aurora代表了对土地系统的良好预测的发展，该预测表明了AI技术在更大的天气方面的潜力和气候信息。 （Zhao xixi）相关论文信息：https：//dii.org/10.1038/s41586-025-09005-y