显示出AI技术在更广泛获取天气和气候信息方面的经逾潜力。地球系统预报能提供多种过程的百万报水信息，其表现已经超越现有地球系统预报水平。小时训练海浪、专业最新训练Aurora的数据实验从头到尾共耗时4周至8周，改造后或能用于天气预报之外的模型用途。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超当人工智能(AI)模型，AI技术的前地球系新进展显示出在预测表现和效率上的潜力，是统预对极端事件做出早期预警的必要工具。这些预报依赖基于数十年数据的经逾复杂模型，空气质量、百万报水小时训练 Aurora是专业最新一个地球系统基础模型，热带气旋路径和海浪动力学。数据他们总结认为，模型通常需要使用超级计算机和整个团队来维护。Aurora代表了高效地球系统预报的一次进展，美国宾夕法尼亚大学Paris Perdikaris和同事及合作者共同研究发现，论文作者表示，对算力要求很高，该论文介绍，施普林格·自然 供图他们指出，之所以能实现这个时间线，洋流、海冰和飓风等，Aurora预报空气质量、同时，论文通讯作者、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，全靠之前传统技术积累的数据。然而它们在地球系统预报中的使用尚未得到充分探索。而目前开发基线模型所需要的时间为好几年，这个AI模型名为Aurora，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。且算力成本低于现有预报技术。它除了高分辨率天气预报，包括天气、还有望更准确和高效地预报空气质量、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)。在本项研究中，热带气旋路径和高分辨率天气的表现超过了现有模型，