由微軟、賓州大學（the University of Pennsylvania）和多家機構研究人員合作開發的「Aurora」基礎模型，在颶風預測上超越官方機構，顯示出其在氣象預測領域的潛力。Aurora 能夠以更快、更便宜的方式預測熱帶氣旋的路徑。
Aurora的設計主要是為了提升地球系統預測的速度和準確性，應用範圍涵蓋空氣品質、海洋波浪、熱帶氣旋路徑及高解析度天氣等多個領域。賓州大學的機械工程與應用力學副教授巴黎·佩爾迪卡里斯（Paris Perdikaris）表示，Aurora是一個大型神經網絡，透過學習過去的地球物理數據來預測複雜的物理過程，而不依賴傳統的物理方程式。
Aurora的訓練過程中，研究人員使用了超過一百萬小時的多樣化地球物理數據，並在四到八週內進行微調，這與傳統動力學模型通常需要數年的開發時間形成鮮明對比。根據最新的研究，Aurora在2023年成功預測了所有颶風的路徑，準確度超過了現有的天氣預報中心。
該模型的技術基礎包括基於Perceiver的編碼器、3D Swin Transformer架構和遞歸預測技術，這些技術與大型語言模型使用的多維向量嵌入相似。Aurora在2022至2023年期間的五天熱帶氣旋路徑預測中，超越了七個預報中心，並在十天的全球天氣預測中，對92%的目標超越了最先進的數值模型。
Aurora的潛在應用範圍廣泛，除了氣象預測外，還可用於空氣品質、海洋動力學及環境極端天氣的預測。研究人員指出，Aurora的推出可能會對地球系統預測領域產生深遠的影響，未來有望以更低的成本提供更準確的預測，有望在因應氣候變遷所帶來的極端天氣時發揮關鍵作用。
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（首圖來源：Flickr/Alexander Gerst CC BY 2.0）
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