微软开发了一个超越现有地球系统预报水平的AI模型，并将其命名为Aurora。除了高分辨率天气预报，该模型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。相关研究5月21日发表于《自然》。

地球系统预报能提供多种过程的信息——如天气、空气质量、洋流、海冰和飓风——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。

宾夕法尼亚大学的Paris Perdikaris与微软公司的合作者报道的Aurora是一个经过100万小时以上地球物理数据训练的AI模型。该模型预报空气质量、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。

研究者表示，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。训练该模型的实验从头到尾共耗时4-8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。”Perdikaris说。

Perdikaris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。该模型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。

Aurora模型。图片来自作者

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Paris Perdikaris在宾夕法尼亚大学工程学院的艾米·古特曼大厅。图片来自：Sylvia Zhang

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相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41586-025-09005-y