微软开发了一种超出当前地球系统预测水平的人工智能模型，并将其命名为Aurora。除了高分辨率天气预报外，该模型还有望更准确、更有效地预测空气质量、热带气旋路径和海浪动力学。相关研究于5月21日在《自然》上发表。

地球系统预报可以提供多种过程信息，如天气、空气质量、洋流、海冰和风暴——是对极端事件进行早期预警的重要工具。这些预报依赖于基于数十年数据的复杂模型，对算率有很高的要求——通常需要使用超级计算机和整个团队来维持。人工智能技术的新进展显示了预测性能和质量的潜力，但它们在地球系统预报中的应用尚未得到充分探索。

宾夕法尼亚大学Paris Perdikaris与微软合作伙伴报道的Aurora是经过100多万小时地球物理数据训练的AI模型。该模型预测空气质量、海浪、热带气旋路径和高分辨率天气的性能超过当前模型，计算成本低于当前预测技术。

研究人员表示，Aurora在100%的5天气流路径预测目标和92%的10天气预测目标上超过了7个预测中心。训练这个模型的实验从头到尾需要4-8周，而开发基线模型需要几年的时间。“这个时间线的实现取决于传统技术积累的数据。”Perdikaris说。

Perdikaris表示，Aurora是地球系统的基本模型，改造后可用于天气预报以外的用途。该模型代表了高效地球系统预报的进展，显示了人工智能技术在更广泛地获取天气和气候信息方面的潜力。