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、気象観測所、衛(wèi)星畫像、レーダー測定からの入力を組み込んだ100萬時(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しました。その間、公式の予測は臺(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)関が採用した標(biāo)準(zhǔn)的な予測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)する従來の天気モデルよりも最大5,000倍高速な高解像度予測を生成しました。

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で公開されました。

將來の予測

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として知られる環(huán)境予測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、気象観測所、シミュレートされた予測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の予測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倍速く予測できますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。