无颜之月，经逾百万小时专业数据训练 最新AI模型超当前地球系统预报水平，-（已更新）(全方面已更新(今日.哔哩哔哩)
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北京5月22日电 (记者 孙自法)国际知名学术期刊《自然》北京时间5月21日夜间在线发表一篇环境研究论文称，研究人员最新开发出一个经过100万小时以上地球物理数据训练的人工智能(AI)模型，其表现已经超越现有地球系统预报水平。
这个AI模型名为Aurora，它除了高分辨率天气预报，还有望更准确和高效地预报空气质量、热带气旋路径和海浪动力学。
该论文介绍，地球系统预报能提供多种过程的信息，包括天气、空气质量、洋流、海冰和飓风等，是对极端事件做出早期预警的必要工具。这些预报依赖基于数十年数据的复杂模型，对算力要求很高，通常需要使用超级计算机和整个团队来维护。AI技术的新进展显示出在预测表现和效率上的潜力，然而它们在地球系统预报中的使用尚未得到充分探索。
在本项研究中，论文通讯作者、美国宾夕法尼亚大学Paris Perdikaris和同事及合作者共同研究发现，Aurora预报空气质量、海浪、热带气旋路径和高分辨率天气的表现超过了现有模型，且算力成本低于现有预报技术。
论文通讯作者Paris Perdikaris在宾夕法尼亚大学工程学院(图片来自Sylvia Zhang)。施普林格·自然 供图
他们指出，Aurora在100%的5天气旋路径预测测量目标和92%的10天天气预报目标上超过了7个预报中心。同时，训练Aurora的实验从头到尾共耗时4周至8周，而目前开发基线模型所需要的时间为好几年，之所以能实现这个时间线，全靠之前传统技术积累的数据。
论文作者表示，Aurora是一个地球系统基础模型，改造后或能用于天气预报之外的用途。他们总结认为，Aurora代表了高效地球系统预报的一次进展，显示出AI技术在更广泛获取天气和气候信息方面的潜力。(完)
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