微软极光人工智能模型在天气预报方面比超级计算机快 5000 倍

微软的人工智能研究团队为天气预报创建了一个新的极光人工智能模型。这是一个全新的三维人工智能模型，它可以模拟大气层，并能做出同样准确的预报，同时速度甚至比我们现有的最好的超级计算机还要快得多。在研究过程中，Aurora 能在 一分钟内 生成 5 天的全球空气污染预报 。 这超过了许多最先进的天气模拟。它还能生成10 天的高分辨率天气预报 ，在 92%的变量上都优于领先的数值模型。 新模型的一些关键细节包括 – 1.3B 参数三维变压器模型，带 Perceiver 编码器/解码器：该模型的参数非常小，因此可以在较小和较弱的机器上运行。 – 在ERA5、气候模拟、预测和分析数据等不同数据集上进行预训练：该模型开箱即带训练功能， 数据可追溯到20世纪40年代。 – 在74% 的目标上， 5 天空气污染运行预报优于 CAMS：该模型比哥白尼大气监测服务更准确，哥白尼大气监测服务本身就是欧洲的 “天眼”，负责监测地球上的大气变化。 – 生成的高分辨率 10 天天气预报在92%的变量上优于 IFS-HRES 数值模型：综合预报系统是一个数值天气预报系统，使用数学模型来预测天气。 – 在94%的目标上超过领先的人工智能模型Google…