微软开发的人工智能（AI）模型Aurora在追踪空气质量、天气模式和受气候变化影响的热带风暴方面，超越了现有的预报方法。据研究人员在《自然》杂志上发表的文章称，这一新系统不仅生成了比传统方法更准确的10天天气预报，还能更快速、低成本地预测飓风路径。负责这一项目的首席研究员帕里斯·佩迪卡里斯（Paris Perdikaris），来自宾夕法尼亚大学机械工程学院，他在视频中表示：“这是首次AI系统在飓风预报方面优于所有操作中心。” Aurora模型仅使用历史数据进行训练，但在2023年的所有飓风预报中，其准确度超过美国国家飓风中心等官方预报机构。传统天气预报模型基于物理原理，如质量守恒、动量守恒和能量守恒，需要极高的计算资源，而Aurora的计算成本仅为传统方法的几百倍。例如，Aurora提前四天准确预测了台风“朵基色”（Doksuri）的登陆时间和地点，这也是太平洋有记录以来最具破坏性的台风之一，当时官方预报认为它会从台湾北部通过。 此外，微软的AI模型在全球10天预报中，92%的案例准确性超过了欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的模型。ECMWF为35个欧洲国家提供天气预报，被视为全球天气预报精度的标杆。谷歌也在同年12月宣布，其GenCast模型在2019年记录的1320次气候灾害中的准确性超过ECMWF的97%。 目前，这些具有前景的表现——基于观察事件的实验结果——正受到气象机构的密切关注。法国气象局（Meteo-France）在内的多个机构正在开发自己的AI学习模型，与传统数字模型并行运行。ECMWF主任弗洛伦斯·拉比耶（Florence Rabier）表示：“这是一个我们非常重视的问题。”该机构2月份发布的首个学习模型，计算时间成本约为传统物理模型的千分之一，尽管分辨率较低（30平方公里），但已经投入实际使用。 业内人士认为，Aurora模型的成功意味着人工智能在天气预报领域的巨大突破，可能会引领全球主要气象机构预测天气和极端事件的方式发生根本变化。微软作为全球领先的科技公司之一，一直在积极投资AI技术的研发，此次成果再次彰显了其在AI领域的强大实力和创新能力。