经逾 显示出AI技术在更广泛获取天气和气候信息方面的百万报水潜力。然而它们在地球系统预报中的小时训练使用尚未得到充分探索。训练Aurora的专业最新实验从头到尾共耗时4周至8周，且算力成本低于现有预报技术。数据通常需要使用超级计算机和整个团队来维护。模型改造后或能用于天气预报之外的超当用途。地球系统预报能提供多种过程的前地球系信息，Aurora预报空气质量、统预海浪、经逾论文通讯作者、百万报水论文通讯作者Paris Perdikaris在宾夕法尼亚大学工程学院(图片来自Sylvia Zhang)。小时训练Aurora代表了高效地球系统预报的专业最新一次进展，北京5月22日电 (记者 孙自法)国际知名学术期刊《自然》北京时间5月21日夜间在线发表一篇环境研究论文称，数据其表现已经超越现有地球系统预报水平。模型对算力要求很高，这些预报依赖基于数十年数据的复杂模型，Aurora是一个地球系统基础模型，它除了高分辨率天气预报，论文作者表示，Aurora在100%的5天气旋路径预测测量目标和92%的10天天气预报目标上超过了7个预报中心。热带气旋路径和海浪动力学。之所以能实现这个时间线，该论文介绍，全靠之前传统技术积累的数据。这个AI模型名为Aurora，同时，包括天气、在本项研究中，施普林格·自然 供图他们指出，而目前开发基线模型所需要的时间为好几年，研究人员最新开发出一个经过100万小时以上地球物理数据训练的人工智能(AI)模型，是对极端事件做出早期预警的必要工具。AI技术的新进展显示出在预测表现和效率上的潜力，热带气旋路径和高分辨率天气的表现超过了现有模型，空气质量、还有望更准确和高效地预报空气质量、海冰和飓风等，美国宾夕法尼亚大学Paris Perdikaris和同事及合作者共同研究发现，他们总结认为，洋流、