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最新AI模型超越當前系統預報水平
研究人員最新開發出一個經過100萬小時以上地球物理數據訓練的人工智能(AI)模型


【本報綜合外電報導】國際知名學術期刊《自然》5月21日夜間在線發表一篇環境研究論文稱,研究人員最新開發出一個經過100萬小時以上地球物理數據訓練的人工智能(AI)模型,其表現已經超越現有地球系統預報水平。

這個AI模型名為Aurora,它除了高分辨率天氣預報,還有望更準確和高效地預報空氣質量、熱帶氣旋路徑和海浪動力學。

該論文介紹,地球系統預報能提供多種過程的信息,包括天氣、空氣質量、洋流、海冰和颶風等,是對極端事件做出早期預警的必要工具,這些預報依賴基於數十年數據的複雜模型,對算力要求很高,通常需要使用超級計算機和整個團隊來維護,AI技術的新進展顯示出在預測表現和效率上的潛力,然而它們在地球系統預報中的使用尚未得到充分探索。

在本項研究中,論文通訊作者、美國賓夕法尼亞大學ParisPerdikaris和同事及合作者共同研究發現,Aurora預報空氣質量、海浪、熱帶氣旋路徑和高分辨率天氣的表現超過了現有模型,且算力成本低於現有預報技術。

他們指出,Aurora在100%的5天氣旋路徑預測測量目標和92%的10天天氣預報目標上超過了7個預報中心;同時,訓練Aurora的實驗從頭到尾共耗時4周至8周,而目前開發基線模型所需要的時間為好幾年,之所以能實現這個時間線,全靠之前傳統技術積累的數據。

論文作者表示,Aurora是一個地球系統基礎模型,改造後或能用於天氣預報之外的用途,他們總結認為,Aurora代表了高效地球系統預報的一次進展,顯示出AI技術在更廣泛獲取天氣和氣候信息方面的潛力。


↑圖說:論文通訊作者ParisPerdikaris在賓夕法尼亞大學工程學院(圖片來自SylviaZhang)施普林格·自然供圖









 

 
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