Model kecerdasan buatan baru (AI) telah menunjukkan keupayaan untuk meramalkan peristiwa cuaca utama dengan lebih cepat dan dengan ketepatan yang lebih besar daripada beberapa sistem ramalan global yang paling banyak digunakan.

Model ini, bernama Aurora, telah dilatih menggunakan lebih dari 1 juta jam data atmosfera global, menggabungkan input dari stesen cuaca, imejan satelit, dan pengukuran radar. Menurut saintis Microsoft, ini mungkin dataset terbesar yang pernah digunakan untuk melatih model AI yang berfokus pada cuaca.

Aurora berjaya meramalkan bahawa Typhoon Dokkuri akan melanda Filipina Utara empat hari sebelum ia benar -benar membuat tanah pada bulan Julai 2023. Pada masa itu, ramalan rasmi telah menunjukkan taufan akan menyerang Taiwan - terletak beberapa ratus batu jauhnya.

Di samping itu, Aurora melepasi prestasi alat ramalan standard yang digunakan oleh agensi -agensi seperti Pusat Badai Kebangsaan AS dan Pusat Amaran Taufan Bersama. Ia menyediakan laluan ribut lima hari yang lebih tepat dan menjana ramalan resolusi tinggi sehingga 5,000 kali lebih cepat daripada model cuaca tradisional yang didorong oleh superkomputer .

Pada skala yang lebih luas, Aurora mengatasi sistem sedia ada dalam meramalkan keadaan cuaca sepanjang tempoh 14 hari dalam 91% kes, menurut penyelidik. Penemuan mereka diterbitkan pada 21 Mei dalam jurnal Nature.

Peramalan masa depan

Pasukan di belakang Aurora berharap model ini dan yang serupa dapat menyumbang kepada kaedah novel ramalan alam sekitar yang dikenali sebagai ramalan sistem bumi. Dalam pendekatan ini, satu model AI tunggal dapat mensimulasikan corak cuaca , kualiti udara, dan keadaan lautan secara serentak. Kemajuan ini boleh membawa kepada ramalan cuaca yang lebih cepat dan lebih konsisten, terutamanya di kawasan yang mempunyai akses terhad kepada sumber pengkomputeran lanjutan atau sistem pemantauan yang komprehensif.

Berkaitan: Google membina model AI yang dapat meramalkan bencana cuaca masa depan

Daftar untuk Surat Berita Harian Sains Live Nowaurora jatuh ke dalam kategori sistem AI berskala besar yang dirujuk sebagai model asas-jenis seni bina AI yang sama yang menguasai platform seperti CHATGPT.

Model -model asas ini boleh disesuaikan dengan pelbagai tugas kerana mereka direka untuk mempelajari corak dan hubungan umum dari dataset yang luas, dan bukannya dibina untuk satu fungsi tertentu. Seperti yang dijelaskan oleh penyelidik, Aurora belajar bagaimana untuk menghasilkan ramalan dalam beberapa saat dengan menganalisis data cuaca dari sumber termasuk satelit, sistem radar, stesen cuaca, dan ramalan simulasi.

Sebaik sahaja dilatih, model ini boleh diselaraskan untuk pelbagai senario dengan input tambahan yang minimum - berbeza dengan model ramalan konvensional, yang biasanya dibangunkan untuk tujuan sempit dan sering memerlukan latihan semula untuk menyesuaikan diri dengan keadaan baru.

Pelbagai data yang digunakan untuk melatih Aurora bukan sahaja meningkatkan ketepatan keseluruhannya berbanding dengan kaedah tradisional tetapi juga meningkatkan keupayaannya untuk meramalkan peristiwa cuaca yang melampau, kata para penyelidik.

Atas ialah kandungan terperinci Taufan dan Badai Sandstorms boleh diramalkan 5,000 kali lebih cepat terima kasih kepada model Microsoft AI baru. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!