摘要：图｜在业务环境中，Aurora 在全球多个机构和地区的热带气旋预测系统中表现出色。更重要的是，Aurora 的预测能力还可以得到进一步的改进。首先，Aurora 可以很容易地扩展到生成集合预测，这在预测不确定的情况下非常重要，例如对较长的前置时间或局部现象的预
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图｜在业务环境中，Aurora 在全球多个机构和地区的热带气旋预测系统中表现出色。更重要的是，Aurora 的预测能力还可以得到进一步的改进。首先，Aurora 可以很容易地扩展到生成集合预测，这在预测不确定的情况下非常重要，例如对较长的前置时间或局部现象的预测。同时，研究团队的扩展结果表明，Aurora 尚未达到性能上限，通过将预训练扩展到更多样化的数据以及将模型扩展到更大的规模，可以获得更好的微调结果。虽然 Aurora 在所有实验中都可以完全运行，但仍然依赖于传统数据同化系统的初始条件。随着端到端天气预报技术的不断进步，Aurora 可以扩展到直接对观测数据进行操作。此外，研究团队还可以对 Aurora 的可解释性进行研究，旨在了解该模式学习到的特定模式是否能与物理过程联系起来。研究团队表示，Aurora 的影响力远不止于大气预报领域，他们的研究为开发覆盖整个地球系统的综合模型奠定了基础。基础模型可以在数据稀缺的情况下出色地完成下游任务，有望使得在数据稀缺地区（例如发展中国家和极地地区）的人们也能够获取准确的天气和气候信息。同时，这一进展也将对农业、交通、能源开发以及灾害应对等多个领域产生深远影响，让人们能够更好地适应气候变化带来的挑战。尽管研究团队只展示了 Aurora 在 4 个领域中的应用，但它可以针对任何期望的地球系统预测任务进行微调，从而以极低的成本做出优于现有业务系统的预测。其中一些例子包括：预测海洋环流、地方和区域天气、季节性天气、植被生长和物候、洪水和野火等极端天气模式、授粉模式、农业生产力、可再生能源生产和海冰范围等。参考链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/aurora/作者：与可原标题：《Nature重磅：快5000倍！「首个大规模大气AI」击败全球最先进数值预报系统》 来源：牛人科技说
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