从欧洲的致命洪水到全球加剧的热带气旋，气候危机使得及时和精准的气象预测比以往任何时候都更加重要。然而，传统的预测方法依赖于几十年开发的高度复杂的数值模型，这些模型需要强大的超级计算机和大规模的专家团队。根据开发者的说法，Aurora提供了一个强大而高效的使用人工智能的替代方案。
随着气候相关灾害变得越来越强烈和频繁，一个国际研究团队推出了Aurora–一种突破性的人工智能模型，旨在提供更快、更准确和更实惠的空气质量、海洋波浪和极端天气事件预测。这个名为Aurora的模型接受了超过一百万小时的数据训练。研究人员表示，它可能会彻底改变我们应对自然灾害和气候变化的准备方式。
从欧洲的致命洪水到全球加剧的热带气旋，气候危机使得及时和精准的气象预测比以往任何时候都更加重要。然而，传统的预测方法依赖于几十年开发的高度复杂的数值模型，这些模型需要强大的超级计算机和大规模的专家团队。根据开发者的说法，Aurora提供了一个强大而高效的使用人工智能的替代方案。
机器学习为核心
‘Aurora使用最先进的机器学习技术来提供关键环境系统的卓越预测–空气质量、天气、海洋波浪和热带气旋，’阿姆斯特丹大学的机器学习专家、该模型的研究者之一Max Welling解释说。与传统方法不同，Aurora所需的计算能力远低于传统方法，使高质量预测更易于获取和扩展，尤其是在缺乏昂贵基础设施的地区。
基于一百万小时地球数据训练
Aurora构建在一个包含13亿参数的基础模型之上，已经在超过一百万小时的地球系统数据上进行训练。它经过优化，能够在一系列预测任务中表现出色：
- 空气质量：在74%的案例中超越传统模型
- 海洋波浪：在86%的目标中超过数值模拟
- 热带气旋：在100%的测试中超越七个操作预测中心
- 高分辨率天气：在92%的场景中超越领先模型，尤其是在极端事件期间
快速、准确且包容的预测
随着气候波动的增加，快速和可靠的预测对于灾害准备、紧急响应和气候适应至关重要。研究人员相信Aurora可以通过让先进预测更易于获取来提供帮助。
‘以往需要数年的开发周期，现在可以通过小型工程团队在几周内完成，’阿姆斯特丹大学的人工智能研究员Ana Lucic指出。’这对于全球南方国家，较小的气象服务和专注于局部气候风险的研究小组尤其有价值。’ ‘重要的是，这种加速是建立在几十年的基础研究和通过传统预测方法提供的大量数据集之上的，’Welling补充道。
Aurora可在线免费使用。如果有人想对其进行特定任务的微调，他们需要提供该任务的数据。’但“初始”训练已经完成，我们不再需要这些庞大的数据集，其中的信息已经融入Aurora中，’Lucic解释说。
未来证明的预测工具
尽管目前的研究集中在上述四个应用上，但研究人员表示Aurora是灵活的，可以用于广泛的未来场景。这可能包括预测洪水风险、野火扩展、季节性天气趋势、农业产量和可再生能源输出。’它处理多种数据类型的能力使其成为一个强大且具有未来准备的工具，’Welling表示。
随着世界面临更多极端天气事件–从热浪到飓风–像Aurora这样的创新模型可能会将全球的应对方式从被动的危机响应转变为主动的气候韧性，研究总结道。
