历史中华五千年历史故事

　　微软公布首个大范围大气根底模子Aurora，可以从数据中进修并做出猜测，展示出了惊人的精确率和服从

　　微软公布首个大范围大气根底模子Aurora，可以从数据中进修并做出猜测，展示出了惊人的精确率和服从。

　　欧洲景象中间ECMWF野生智能预告事情卖力人Matthew Chantry在承受采访时暗示，「很较着，机械进修是将来气候预告的主要构成部门。」

　　经由过程在0.1°（赤道约 11 千米）的高空间分辩率下运转，Aurora可以捕获大气历程的庞大细节，供给比以往任什么时候分都愈加精确的营业预告，而计较本钱仅为传统数值气候预告体系的一小部门。

　　开初，计较机科学家们对这一办法能否见效其实不非常悲观，由于它与几十年来开展起来的气候预告科学截然不同。

　　这使得Aurora可以以0.4°的空间分辩率天生准确的五天环球氛围净化预告，在74%的一切目的上都优于开始进的大气化学模仿中华五千年汗青故事历史天气预报，证实了它在处理各类情况预告成绩方面的杰出顺应性和潜力，即便在数据稠密或高度庞大的状况下也是云云。

　　在已往的18个月里，气候预告成了一个最有前程的AI使用，近来的停顿在景象学界惹起了宏大反应中华五千年汗青故事。

　　欧洲中期气候预告中间（ECMWF），天下顶尖的数值气候预告构造，保护着一套关于大气、陆地和陆地气候的数据集合华五千年汗青故事，天天在环球各地每隔几个小时记载一次，数据能够追溯到1940年。

　　Aurora操纵其灵敏的编码器-架构和存眷机制，有用地处置和进修这些具有应战性的数据，捕获氛围净化物的共同特性及其与景象变量的干系。

　　老是让人措手不及的极度气候历史天气预报，表露了当前气候预告模子的范围性，并凸显了在天气变革面行进行更精确预告的须要性。

　　这将对农业、交通、能源收罗和备灾等部分发生深远影响，使社区可以更好地顺应天气变革带来的应战。

　　根底模子可以在数据稀缺的状况下超卓地完成下流使命，这将使数据稀缺地域（如开展中国度和极地地域）获得精确气候和天气信息的路子愈加化。

　　经由过程对大批差别数据的预锻炼和对特定使命的微调，Aurora学会了捕获大气中错综庞大的形式和构造，使其在针对特定使命停止微调时，即便锻炼数占有限也能表示超卓。

　　Charlton Perez等人近来的一项研讨夸大，即便是开始进的野生智能气候猜测模子历史天气预报，在捕获风暴的快速加强和峰值风速方面也面对应战。

　　《冰与火之歌》中的风雨歌师，就是经由过程歌声和吟唱来猜测气候微风暴，人们还会梦想具有「改动气候」的超才能。

　　该模子由一个灵敏的3D Swin Transformer和基于Perceiver的编码器和构成，可以处置和猜测一系列跨空间和压力级此外大气变量。

　　在预锻炼时，Aurora会停止优化，以便在具有差别分辩率、变量和压力程度的多个异构数据集上最大限度地削减丧失。分两个阶段对模子停止微调：(1) 长工夫内对预锻炼的权重停止微调；(2) 利用低秩自顺应性（LoRA）停止长前置工夫（rollout）微调。微调后的模子将用于处置差别分辩率的各类营业预告状况

　　经由过程整合天气模仿、再阐发产物和营业猜测的数据，Aurora能够进修到更壮大、更通用的大气动力学表征。

　　为了进一步考证在多个数据集上预锻炼大型模子停止微调的收益历史天气预报，微软团队将Aurora与GraphCast停止了比力，后者仅在ERA5长进行了预锻炼，今朝被以为是分辩率为0.25度、猜测工夫长达五天的最纯熟的野生智能模子。

　　微软公布首个大范围大气根底模子Aurora，可被用于猜测和减轻极度气候影响，模子具有超高的精确率和服从，与现在数值预告体系界的SOTA比拟，它的计较速率进步了约5000倍。

　　恰是因为其范围和多样化的预锻炼数据集，Aurora可以在各类使命和分辩率下逾越开始进的数值气候预告模子和特地的深度进修办法。

　　从当时起，这项手艺获得了日新月异的开展。在某些状况下，这些模子的输出成果曾经优于科学家们破费数十年工夫设想和成立的环球气候模子，并且运转那些模子还需求一些天下上最壮大的超等计较机。

　　自人类有汗青以来，就不断固执于猜测气候，以各类方法破解「天空之语」，我们渐渐发明，草木、云层仿佛都与气候有关，这不单单是由于人类处置消费的需求，也是人类想要对着大风歌颂、在月光下吟诗的需求。

　　厥后，有了景象专家和睦候预告，可我们一直仍是不克不及离开具身材验和物理天下，但如今，AI让状况起了变革。

　　出格是已往50年的数据，在环球卫星笼盖以后，特别丰硕。这个数据集被称为ERA5，而且是公然可用的。

　　固然参数目只要1.3B，但Aurora在超越一百万小时的各类气候和天气模仿中停止了锻炼，这使它可以片面理解大气动力学。

　　天下顶尖的数值气候预告构造——欧洲中期气候预告中间保护的一个极端丰硕的数据集，给AI气候预告供给了强有力的数据支持。

　　成果表白，在与阐发、景象站观察和极度值停止比力时，Aurora 的表示都要优于GraphCast和IFS HRES汗青。

　　今朝，基于物理的气候模子仍然不成或缺汗青。它们长短常壮大的东西，明显进步了我们对严重变乱停止五天历史天气预报、七天以至偶然十每天气预告的才能，遭到环球预告员的信任。

　　Aurora范围化间接带来的是，不管是在架构设想和锻炼数据语料库汗青，仍是预锻炼和微和谐谈方面汗青，其机能都优于最好的专业深度进修模子中华五千年汗青故事。

　　为了协助应对这些应战，微软的一个研讨团队开辟了Aurora，Aurora意为「极光」中华五千年汗青故事，这是一个尖真个野生智能根底模子，能够从大批的大气数据中提取有代价的看法。

　　到客岁年末，新的野生智能综合预告体系（AIFS）曾经发生了「十分有期望」的成果。本年春季，欧洲预告员开端公布及时预告。

　　因为大气化学、气候形式和人类举动之间庞大的互相感化，和哥白尼大气监测效劳（CAMS）数据的高度异构性，这是一项尽人皆知的艰难使命。

　　Aurora在很多目的上都优于运转中的CAMS：(a) 与CAMS阐发比拟，Aurora猜测的二氧化氮柱总量样本；(b) Aurora相对CAMS 的纬度加权均方根偏差（RMSE）汗青，负值（蓝色）暗示 Aurora 更好

　　研讨还发明，与在单一数据集长进行的锻炼比拟，在差别数据集长进行的预锻炼能明显进步Aurora的机能中华五千年汗青故事。

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