チュートリアル付き: Microsoft Aurora の計算速度は 5,000 倍向上し、異常気象、空気の質、海の波、サイクロンの進路などを予測できるようになりました。

地球規模の気候変動と自然災害の頻発により、正確で信頼性の高い地球システム予測は、災害の影響を軽減し、人類社会の進歩を支えるために不可欠です。従来の数値モデルは強力ですが、計算コストが非常に高いため、広範囲に適用することが制限されています。近年、人工知能は環境予測の分野で、特に予測のパフォーマンスと効率性の向上に大きな可能性を示しています。しかし、地球システムのいくつかの重要な領域では、AI の潜在能力はまだほとんど探究されていません。

この課題に対処するために、Microsoft Research とその協力者は、初の大規模大気基礎モデルである Aurora を発表しました。100万時間以上の多様な地球物理学的データで事前トレーニングされ、複数の特定のタスクに合わせて微調整された、大気質、海洋波、熱帯低気圧の進路、高解像度の天気など、地球システムの複数の変数の正確な予測を実現します。コンピューティングコストを大幅に削減しながら、既存のオペレーティング システムのパフォーマンスを超え、高品質の気候および天気情報への広範なアクセスを促進します。証明されているのは最先端の統合予測システムIFSと比較すると、Auroraの計算速度は約5,000倍高速です。

以下は、Aurora がさまざまな分野で達成した具体的な研究成果です。

* 大気質予測では、Aurora は 5 日間の世界の大気汚染予測において、0.4° 解像度でリソース集約型の数値大気化学シミュレーションを上回り、74% の目標を上回りました。

* 海洋波予測の分野では、オーロラは86%ターゲットで0.25°解像度での10日間の世界海洋波予測において高価な数値モデルを上回りました。

* 5日間の熱帯低気圧進路予報では、オーロラは7つの運用予報センターを全面的に上回り、初めてすべての目標で100%の超過率を達成しました。

* 10 日間の世界天気予報では、Aurora は 0.1° 解像度の 92% ターゲットで最先端の数値モデルを上回り、極端な事象の予報性能も向上しています。

データセットに関しては、Aurora は、予測、分析、再分析、気候シミュレーションなど、幅広い地球物理学的データをカバーしています。これらのデータにはさまざまな解像度、変数、圧力レイヤーがあり、モデルに豊富な情報源を提供します。前処理段階では、データはモデルへの入力用に標準化された 3 次元グラフィックスに均一に変換されます。

モデル構造に関しては、Aurora は、3D Perceiver エンコーダーとデコーダーを組み合わせた 3D Swin Transformer アーキテクチャを使用します。このモデルは、エンコーダー、プロセッサ、デコーダーの 3 つの部分で構成されます。エンコーダーは異種入力を共通の 3D 潜在表現に変換し、プロセッサは 3D Swin Transformer を介して時間的に前進し、デコーダーは潜在表現を物理的な予測に戻します。

「地球システムの基礎モデル」と題された関連研究論文が『ネイチャー』誌に掲載されました。

用紙のアドレス:

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

読者がAuroraの強力な機能をより直感的に体験できるようにするために、HyperAI 公式サイトの「チュートリアル」セクションで、「Aurora Large-Scale Atmosphere Basic Model Demo」が公開されました。環境ガバナンスと公衆衛生、地球科学、大気予測など、複数の分野におけるさまざまなモデル例が含まれています。ぜひ体験してください。

* チュートリアルアドレス:https://go.hyper.ai/J9hl5

新規登録ユーザー様にはサプライズ特典もご用意しております。招待コード「Aurora」を使用して OpenBayes プラットフォームに登録すると、RTX A6000 を 4 時間無料で使用できます (リソースの有効期間は 1 か月です)。数量限定、早い者勝ちです！

デモの実行

1. hyper.ai ホームページにアクセス後、「チュートリアル」ページを選択し、「Aurora 大規模大気基本モデルデモ」を選択して、「このチュートリアルをオンラインで実行」をクリックします。

2. ページがジャンプしたら、右上隅の「クローン」をクリックしてチュートリアルを独自のコンテナにクローンします。

3. 「NVIDIA A6000 48GB」と「PyTorch」のイメージを選択し、「続行」をクリックします。 OpenBayes プラットフォームは 4 つの課金方法を提供します。ニーズに応じて、「従量課金制」または「日次/週次/月次」を選択できます。新規ユーザーは、以下の招待リンクを使用して登録すると、4 時間の RTX 4090 + 5 時間の CPU フリー時間を獲得できます。

HyperAI ハイパーニューラルの専用招待リンク (ブラウザに直接コピーして開きます):

https://openbayes.com/console/signup?r=Ada0322_NR0n

4. リソースが割り当てられるまで待ちます。最初のクローン作成プロセスには約 2 分かかります。ステータスが「実行中」に変わったら、「ワークスペース」をクリックします。

5. 左側のディレクトリ バーにあるプロジェクト名をダブルクリックして、使用を開始します。

効果実証

大気質予報

このモデルは、2022 年 6 月 11 日の 0.4 度の解像度の CAMS 空気質データを例として使用し、Aurora 空気質モデルを実行します。予測効果は以下の図に示されています。

ERA5予測

このモデルは、2023年1月1日のERA5データに対して0.25度の解像度で実行されました。予測効果は以下の図に示されています。

2022 年 5 月 11 日の IFS HRES 分析データで実行されている Aurora (0.1 度の解像度)。予測効果は以下の図に示されています。

HRES T0予測

モデルは、2022 年 5 月 11 日の HRES T0 データを 0.25 度の解像度で選択し、このデータに対して Aurora を実行しました。予測効果は以下の図に示されています。

台風ナンマドルの進路予想

台風ナンマドルの進路を予測する際、モデルは2022年9月17日のHRES T0データを0.25度の解像度で例として使用します。予測結果は以下の通りです。