Ein neues KI -Modell für künstliche Intelligenz (KI) hat die F?higkeit gezeigt, wichtige Wetterereignisse schneller und mit gr??erer Pr?zision vorherzusagen als einige der am h?ufigsten verwendeten globalen Vorhersagesysteme.

Dieses Modell mit dem Namen Aurora wurde mit über 1 Million Stunden globaler atmosph?rischer Daten geschult, wobei Eingaben von Wetterstationen, Satellitenbildern und Radarmessungen enth?lt. Laut Microsoft-Wissenschaftlern ist dies wahrscheinlich der gr??te Datensatz, der jemals für die Ausbildung eines wetterfokussierten KI-Modells verwendet wurde.

Aurora prognostizierte erfolgreich, dass der Typhoon Doksuri vier Tage vor der Tatsache im Juli 2023 die n?rdlichen Philippinen erreicht hatte. W?hrend dieser Zeit hatten offizielle Vorhersagen darauf hingewiesen, dass der Taifun Taiwan schlagen würde - mehrere hundert Meilen entfernt.

Darüber hinaus übertraf Aurora die Leistung von Standardprognosewerkzeugen, die von Agenturen wie dem US -amerikanischen Hurricane Center und dem gemeinsamen Taifun -Warnzentrum verwendet wurden. Es lieferte genauere fünft?gige Sturmpfade und erzeugte hochaufl?sende Prognosen bis zu 5.000-mal schneller als herk?mmliche Wettermodelle, die von Supercomputern angetrieben wurden.

In einer breiteren Ebene übertraf Aurora vorhandene Systeme bei der Vorhersage von Wetterbedingungen über einen Zeitraum von 14 Tagen in 91% der F?lle nach Angaben der Forscher. Ihre Ergebnisse wurden am 21. Mai in der Zeitschrift Nature ver?ffentlicht.

Zukünftige Prognose

Das Team hinter Aurora hofft, dass dieses und ?hnliche Modell zu einer neuartigen Methode zur Umweltvorhersage beitragen kann, die als Erdsystemprognose bekannt ist. Bei diesem Ansatz k?nnte ein einziges KI -Modell gleichzeitig Wettermuster, Luftqualit?t und ozeanische Bedingungen simulieren . Dieser Fortschritt kann zu schnelleren und konsequenter Wettervorhersagen führen, insbesondere in Regionen mit begrenztem Zugriff auf fortschrittliche Rechenressourcen oder umfassende überwachungssysteme.

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Melden Sie sich für den Live Science Daily Newsletter Nowaurora an, f?llt in eine Kategorie gro? angelegter KI-Systeme, die als Foundation-Modelle bezeichnet werden-dieselbe Art von AI-Architektur, die Plattformen wie ChatGPT betreibt.

Diese Grundmodelle sind an verschiedene Aufgaben anpassbar, da sie so konzipiert sind, dass sie allgemeine Muster und Beziehungen aus riesigen Datens?tzen lernen, anstatt für eine bestimmte Funktion aufgebaut zu werden. Wie von den Forschern erkl?rt, erf?hrt Aurora, wie man in Sekundenschnelle Prognosen generiert, indem Wetterdaten aus Quellen wie Satelliten, Radarsystemen, Wetterstationen und simulierten Prognosen analysiert werden.

Nach dem Training kann das Modell für zahlreiche Szenarien mit minimaler zus?tzlicher Input angepasst werden - ein Kontrast zu herk?mmlichen Prognosemodellen, die typischerweise für enge Zwecke entwickelt werden und h?ufig umschulungen erforderlich sind, um sich an neue Bedingungen anzupassen.

Die Vielzahl von Daten, mit denen Aurora trainiert wurde, verbessert nicht nur die allgemeine Genauigkeit im Vergleich zu herk?mmlichen Methoden, sondern verbessert auch die F?higkeit, extreme Wetterereignisse zu prognostizieren, wie die Forscher feststellten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHurrikane und Sandstürme k?nnen dank des neuen Microsoft AI -Modells 5.000 -mal schneller prognostiziert werden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!