新しい人工知能（AI）モデルは、最も広く使用されているグローバル予測(cè)システムのいくつかよりも、主要な気象現(xiàn)象をより迅速かつより正確に予測(cè)する能力を?qū)g証しています。

オーロラという名前のこのモデルは、気象観測(cè)所、衛(wèi)星畫(huà)像、レーダー測(cè)定からの入力を組み込んだ100萬(wàn)時(shí)間以上の世界的な大気データを使用して訓(xùn)練されています。 Microsoft Scientistsによると、これは、気象中心のAIモデルのトレーニングにこれまでに利用された最大のデータセットである可能性があります。

オーロラは、臺(tái)風(fēng)ドクスリが2023年7月に実際に上陸した4日前にフィリピン北部を襲うと予測(cè)しました。その間、公式の予測(cè)は臺(tái)風(fēng)が臺(tái)灣を打つことを示していました。

さらに、オーロラは、米國(guó)ハリケーンセンターや共同臺(tái)風(fēng)警告センターなどの機(jī)関が採(cǎi)用した標(biāo)準(zhǔn)的な予測(cè)ツールのパフォーマンスを上回りました。より正確な5日間のストームパスを提供し、スーパーコンピューターが駆動(dòng)する従來(lái)の天気モデルよりも最大5,000倍高速な高解像度予測(cè)を生成しました。

研究者によると、より広い規(guī)模では、オーロラは癥例の91％で14日間の期間にわたって気象條件を予測(cè)する際に既存のシステムを上回りました。彼らの調(diào)査結(jié)果は、5月21日にジャーナルNatureで公開(kāi)されました。

將來(lái)の予測(cè)

オーロラの背後にあるチームは、このモデルと同様のモデルが、アースシステム予測(cè)として知られる環(huán)境予測(cè)の新しい方法に貢獻(xiàn)できることを望んでいます。このアプローチでは、単一のAIモデルでは、気象パターン、大気質(zhì)、および海洋條件を同時(shí)にシミュレートできます。この進(jìn)歩は、特に高度なコンピューティングリソースまたは包括的な監(jiān)視システムへのアクセスが制限されている地域で、より迅速かつ一貫した気象予測(cè)につながる可能性があります。

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Live Science Daily Newsletter Nowauroraは、Foundation Modelsと呼ばれる大規(guī)模なAIシステムのカテゴリに分類(lèi)されます。これは、ChatGptのようなプラットフォームを強(qiáng)化するのと同じタイプのAIアーキテクチャです。

これらの基礎(chǔ)モデルは、特定の機(jī)能のために構(gòu)築されるのではなく、広大なデータセットから一般的なパターンと関係を?qū)W習(xí)するように設(shè)計(jì)されているため、さまざまなタスクに適応できます。研究者が説明したように、オーロラは、衛(wèi)星、レーダーシステム、気象観測(cè)所、シミュレートされた予測(cè)などのソースからの気象データを分析することにより、數(shù)秒で予測(cè)を生成する方法を?qū)Wびます。

トレーニングを受けたら、モデルは最小限の追加入力で多數(shù)のシナリオに合わせて調(diào)整できます。これは、通常、狹い目的で開(kāi)発され、新しい條件に適応するために再訓(xùn)練する必要がある従來(lái)の予測(cè)モデルとは対照的です。

オーロラを訓(xùn)練するために使用されるさまざまなデータは、従來(lái)の方法と比較して全體的な精度を向上させるだけでなく、極端な気象現(xiàn)象を予測(cè)する能力を高めると研究者は述べています。

以上がハリケーンとサンドストームは、新しいMicrosoftAIモデルのおかげで5,000倍速く予測(cè)できますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。