#微软推出基于人工智能的天气预报系统 Aurora 该系统还能预测空气污染水平#微软科学人工智能研究院的一组计算机科学家与来自林茨约翰肯萨斯大学、Poly 公司和阿姆斯特丹大学的同事合作，构建了微软在新闻稿中所描述的“尖端基础模型”——一个名为 Aurora 的系统，它可以比传统系统更快地预测全球天气和空气污染水平。

Aurora 是一个包含 13 亿个参数的基础模型，用于高分辨率预报天气和大气过程。它是一种灵活的 3D Swin Transformer，带有基于 3D Perceiver 的编码器和解码器。来源：arXiv (2024)。DOI：10.48550/arxiv.2405.13063

　　该团队在arXiv预印本服务器上发布了一篇论文，描述了他们的新 AI 系统以及与传统天气预测模型相比其测试效果如何。

　　传统的基于计算机的天气预报系统通常在超级计算机上运行，​​因为它们依赖于处理大量数据的数学公式。最近，一些团体(如 DeepMind 和 Nvidia)采取了另一种方法：使用运行时间短得多的基于 AI 的应用程序。

　　在这项新举措中，微软与其研究伙伴合作开发了一种天气预报系统，据称该系统可与传统系统相媲美，但只需几分钟即可运行，而且它还可以预测全球空气污染水平。

　　该系统名为 Aurora，使用 13 亿个参数，并使用来自六个气候和天气模型的数百万小时数据进行训练。它可以对世界任何地方进行 10 天的预测。它还可以用来预测飓风等独特天气事件的规模和严重程度。

　　微软将其描述为一个由“灵活的 3D Swin Transformers 以及基于感知器的编码器和解码器”组成的系统。该技术使其能够使用各种大气数据，例如风速、气压、温度甚至温室气体浓度。研究人员声称，这使得系统能够发现原本无法看到的模式——可以导致可预测结果的模式。

　　Aurora 的独特功能在于它能够预测世界各地任何一个城市区域的空气污染水平，并且能够非常快速地完成预测，从而可以作为即将经历危险污染物水平的地区的预警系统。

　　研究团队指出，这种能力可以为迄今为止服务不足的地区(例如第三世界国家的城市)带来新的预测水平。

　　研究团队最后指出，在并行精度测试中，Aurora 的预测精度与目前超级计算机上运行的标准系统相似。但他们承认，还需要进行更多测试才能确定其系统的真实精度。

　　更多信息：Cristian Bodnar 等人，极光：大气的基础模型，arXiv(2024)。