中新網北京5月22日電 (記者 孫自法)國際知名學術期刊《自然》北京時間5月21日夜間在線發(fā)表一篇環(huán)境研究論文稱，研究人員最新開發(fā)出一個經過100萬小時以上地球物理數據訓練的人工智能(AI)模型，其表現(xiàn)已經超越現(xiàn)有地球系統(tǒng)預報水平。

　　這個AI模型名為Aurora，它除了高分辨率天氣預報，還有望更準確和高效地預報空氣質量、熱帶氣旋路徑和海浪動力學。

　　該論文介紹，地球系統(tǒng)預報能提供多種過程的信息，包括天氣、空氣質量、洋流、海冰和颶風等，是對極端事件做出早期預警的必要工具。這些預報依賴基于數十年數據的復雜模型，對算力要求很高，通常需要使用超級計算機和整個團隊來維護。AI技術的新進展顯示出在預測表現(xiàn)和效率上的潛力，然而它們在地球系統(tǒng)預報中的使用尚未得到充分探索。

　　在本項研究中，論文通訊作者、美國賓夕法尼亞大學Paris Perdikaris和同事及合作者共同研究發(fā)現(xiàn)，Aurora預報空氣質量、海浪、熱帶氣旋路徑和高分辨率天氣的表現(xiàn)超過了現(xiàn)有模型，且算力成本低于現(xiàn)有預報技術。

　　他們指出，Aurora在100%的5天氣旋路徑預測測量目標和92%的10天天氣預報目標上超過了7個預報中心。同時，訓練Aurora的實驗從頭到尾共耗時4周至8周，而目前開發(fā)基線模型所需要的時間為好幾年，之所以能實現(xiàn)這個時間線，全靠之前傳統(tǒng)技術積累的數據。

　　論文作者表示，Aurora是一個地球系統(tǒng)基礎模型，改造后或能用于天氣預報之外的用途。他們總結認為，Aurora代表了高效地球系統(tǒng)預報的一次進展，顯示出AI技術在更廣泛獲取天氣和氣候信息方面的潛力。(完)