隨著全球氣候變化和自然災(zāi)害頻發(fā)，精確可靠的地球系統(tǒng)預(yù)測(cè)對(duì)于減輕災(zāi)害影響、支持人類社會(huì)進(jìn)步都至關(guān)重要。傳統(tǒng)的數(shù)值模型雖然功能強(qiáng)大，但計(jì)算成本極高，限制了其廣泛應(yīng)用。近年來，人工智能在環(huán)境預(yù)測(cè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，特別是在提高預(yù)測(cè)性能和效率方面。然而，在地球系統(tǒng)多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，AI 的潛力仍未得到充分探索。

為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，微軟研究院及其合作者推出了首個(gè)大規(guī)模大氣基礎(chǔ)模型 Aurora，通過在超過一百萬小時(shí)的多樣化地球物理數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并在多個(gè)特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)空氣質(zhì)量、海洋波浪、熱帶氣旋路徑及高分辨率天氣等多種地球系統(tǒng)變量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。在顯著降低計(jì)算成本的同時(shí)，超越現(xiàn)有操作系統(tǒng)的性能，推動(dòng)高質(zhì)量氣候和天氣信息的廣泛獲取。經(jīng)驗(yàn)證表明，與最先進(jìn)的綜合預(yù)報(bào)系統(tǒng) IFS 相比，Aurora 的計(jì)算速度提升了約 5,000 倍。

以下是 Aurora 在不同領(lǐng)域取得的具體研究成果：

* 在空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方面，Aurora 在 5 天全球空氣污染預(yù)測(cè)中，以 0.4° 分辨率實(shí)現(xiàn)了對(duì)資源密集型數(shù)值大氣化學(xué)模擬的超越，在 74% 的目標(biāo)上表現(xiàn)更優(yōu)；

* 海浪預(yù)測(cè)領(lǐng)域，Aurora 在 10 天全球海洋波浪預(yù)測(cè)中，以 0.25° 分辨率在 86% 的目標(biāo)上超過了成本高昂的數(shù)值模型；

* 針對(duì) 5 天熱帶氣旋路徑預(yù)測(cè)，Aurora 全面超越了 7 個(gè)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中心（operational forecasting），首次在所有目標(biāo)上實(shí)現(xiàn)了 100% 的超越率；

* 在 10 天全球天氣預(yù)測(cè)中，Aurora 以 0.1° 分辨率在 92% 的目標(biāo)上超過了最先進(jìn)的數(shù)值模型，同時(shí)改進(jìn)了對(duì)極端事件的預(yù)測(cè)性能。

數(shù)據(jù)集方面，Aurora 涵蓋了多種地球物理數(shù)據(jù)，包括預(yù)報(bào)、分析數(shù)據(jù)、再分析數(shù)據(jù)和氣候模擬數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)具有不同的分辨率、變量和壓力層，為模型提供了豐富的信息來源。在預(yù)處理階段，數(shù)據(jù)被統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的三維圖形，以便輸入到模型中。

模型結(jié)構(gòu)方面，Aurora 采用 3D Swin Transformer 架構(gòu)，結(jié)合 3D Perceiver 編碼器和解碼器。該模型由編碼器、處理器和解碼器 3 部分組成。編碼器將異構(gòu)輸入轉(zhuǎn)換為通用的 3D 潛在表示，處理器通過 3D Swin Transformer 實(shí)現(xiàn)時(shí)間上的向前演化，解碼器則將潛在表示轉(zhuǎn)換回物理預(yù)測(cè)。

相關(guān)研究論文以「A foundation model for the Earth system」為題，已在 Nature 上發(fā)表。

論文地址：

??https://hyper.ai/cn/papers/s41586-025-09005-y??

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* 教程地址：??https://go.hyper.ai/J9hl5??

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Demo 運(yùn)行

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2. 頁面跳轉(zhuǎn)后，點(diǎn)擊右上角「克隆」，將該教程克隆至自己的容器中。

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4. 等待分配資源，首次克隆需等待 2 分鐘左右的時(shí)間。當(dāng)狀態(tài)變?yōu)椤高\(yùn)行中」后，點(diǎn)擊「工作空間」。

5. 雙擊左側(cè)目錄欄的項(xiàng)目名稱，即可開始使用。

效果演示

空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)

該模型以 2022 年 6 月 11 日 0.4 度分辨率的 CAMS 空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)為例，運(yùn)行 Aurora 空氣質(zhì)量模型。預(yù)測(cè)效果如下圖所示。

ERA5 預(yù)測(cè)

該模型在分辨率為 0.25 度的 2023 年 1 月 1 日 ERA5 數(shù)據(jù)上運(yùn)行 Aurora 。預(yù)測(cè)效果如下圖所示。

在 2022 年 5 月 11 日的 IFS HRES 分析數(shù)據(jù)（0.1 度分辨率）上運(yùn)行 Aurora 。預(yù)測(cè)效果如下圖所示。

HRES T0 預(yù)測(cè)

模型選取了 2022 年 5 月 11 日的 HRES T0 數(shù)據(jù)，分辨率為 0.25 度，并在此數(shù)據(jù)上運(yùn)行 Aurora 。預(yù)測(cè)效果如下圖所示。

跟蹤臺(tái)風(fēng)南瑪都的預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)臺(tái)風(fēng)南瑪都的路徑時(shí)，模型以 2022 年 9 月 17 日，分辨率為 0.25 度的 HRES T0 數(shù)據(jù)為例。預(yù)測(cè)效果如下所示。