Microsoft 最近公佈全新 AI 模型 Aurora，據稱能準確預測空氣質素、颱風和其他天氣現象，速度和精確度超越傳統氣象預測方法，生成預報只需數秒，較傳統系統使用超級電腦需時數小時快 5,000 倍。
Microsoft Research 在《Nature》期刊發表研究報告，詳述 Aurora 基礎模型的開發成果。模型使用超過 100 萬小時的衛星、雷達、氣象站、模擬和預報數據訓練，研究人員相信這是訓練 AI 預測模型最大規模的大氣數據集。
Aurora 在實驗中提前 4 天準確預測颱風杜蘇芮在菲律賓登陸，官方預測錯誤地將風暴路徑定在台灣北部外海。模型在預測 2022 至 2023 年季度 5 天熱帶氣旋路徑方面擊敗美國國家颶風中心，成為首個達到此成就的機器學習模型。
2022 年 6 月伊拉克遭受沙塵暴襲擊，導致巴格達機場關閉和數千人因呼吸困難入院。Aurora 提前一天準確預測這場沙塵暴，成本僅為傳統空氣質素預報的一小部分。模型在空氣質素數據相對有限的情況下仍能作出準確預測。
Microsoft 已將 Aurora 原始碼和模型權重公開，讓開發者下載使用或建立應用程式。公司正把 Aurora 的 AI 模型整合至 MSN Weather 應用程式，開發專門版本提供每小時預報，包括雲層等更多天氣參數。
Aurora 不僅限於天氣預測，還能預測海浪高度和方向等海洋事件。在測試中，模型在全年測試期間 86% 的比較中達到或超越現有海浪活動預測。研究人員指出 Aurora 每次微調實驗只需小型工程團隊 4 至 8 週完成，傳統數值模型開發通常需要多年時間。
來源：Microsoft
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