オーロラ大規模大気基本モデルデモ
チュートリアルの紹介
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、マイクロソフトとその協力者による研究チームは、初の大規模大気基礎モデルである Aurora を立ち上げました。 100 万時間を超える多様な地球物理学的データで事前トレーニングし、複数の特定のタスクを微調整することで、空気の質、海の波、熱帯低気圧の進路、高解像度の天気など、地球システムのさまざまな変数を正確に予測できます。コンピューティングコストを大幅に削減しながら、既存の運用予報システムのパフォーマンスを上回り、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。 Aurora の計算速度は、最先端の数値予測システム IFS の約 5,000 倍高速であることが証明されています。
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。
- 大気質予測の点では、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% ターゲットを上回りました。
- 海洋波予測の分野では、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る成績を達成しました。
- 5日間の熱帯低気圧進路予報では、Aurora は 7 つの運用予報センターを総合的に上回り、すべてのターゲットで 100% の優位率を達成しました。
- 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ます。極端な事象の予測も向上しました。
モデル構造の面では、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 アーキテクチャを採用しています。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。
関連研究論文のタイトルは「地球システムの基礎モデル」がNature誌に掲載されました。
このチュートリアルでは、単一カード A6000 のリソースを使用します。
「ワークスペース」には、次のノートブック自動化スクリプトのデモ例が含まれています。
- デモ例は「ERA5の予測」です
英語版:ERA5の予測デモ.ipynb
中国語版:ERA5-cn.ipynb のデモ予測
- デモ例は「HRES T0予測」です
- デモ例は「0.1度解像度でのHRES予測」です
英語版:demo_0.1度におけるHRESの予測.ipynb
中国語版:デモ_0.1度におけるHRESの予測-cn.ipynb
- デモ例は「大気汚染予測」です
英語版:デモ_大気汚染予測.ipynb
中国語版:デモ_大気汚染予測-cn.ipynb
- デモ例は「台風ナンマドル進路予想図」
モデル紹介
1. オーロラ-0.4-大気汚染
Aurora-0.4-air-pollution は、地球科学における AI のパラダイムブレイクスルーを表しており、データ駆動型のアプローチを通じて複雑な大気の化学プロセスの効率的なモデリングを可能にします。このモデルは、実際のビジネスにおいて信頼性が実証されており (Microsoft MSN Weather Service への統合など)、環境ガバナンスと公衆衛生のための新しい技術ツールを提供します。
デモ例 - 大気汚染予測
英語版:デモ_大気汚染予測.ipynb
中国語版:デモ_大気汚染予測-cn.ipynb
2. aurora-0.25-事前トレーニング済み
aurora-0.25-pretrained は革新的な 3D Swin Transformer アーキテクチャをベースとしており、Perceiver エンコーダー/デコーダー構造と組み合わせることで、マルチスケールおよびマルチ変数の大気データを柔軟に処理できます。
デモンストレーション例 - ERA5の予測
英語版:ERA5の予測デモ.ipynb
中国語版:ERA5-cn.ipynb のデモ予測
3. オーロラ-0.25-微調整
aurora-0.25-finetuned は、高効率、マルチタスク適応性、高精度を兼ね備えた、特定のタスク (0.25° 解像度の予測など) 向けに微調整された Aurora モデルのバージョンです。その技術的な中核は、柔軟な基本モデルアーキテクチャと大規模データトレーニングの組み合わせにあり、地球科学分野の予測タスクに新しいパラダイムを提供します。
-HRES T0予測のデモンストレーション例
デモ例：台風ナンマドルの進路予測
4. aurora-0.1-finetuned
aurora-0.1-finetuned は、高性能な大気予報タスク用に微調整されたチェックポイント ファイルです。 0.1°（約11キロメートル）の解像度で5日間の世界の大気汚染予報と10日間の天気予報を迅速に生成でき、その計算効率は従来の数値モデルに比べて約5,000倍高い。
-0.1度の解像度でのHRES予測のデモンストレーション例
英語版:demo_0.1度におけるHRESの予測.ipynb
中国語版:デモ_0.1度におけるHRESの予測-cn.ipynb
交流とディスカッション
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引用情報
このプロジェクトの引用情報は次のとおりです。
@article{bodnar2025aurora,
title = {A Foundation Model for the Earth System},
author = {Cristian Bodnar and Wessel P. Bruinsma and Ana Lucic and Megan Stanley and Anna Allen and Johannes Brandstetter and Patrick Garvan and Maik Riechert and Jonathan A. Weyn and Haiyu Dong and Jayesh K. Gupta and Kit Thambiratnam and Alexander T. Archibald and Chun-Chieh Wu and Elizabeth Heider and Max Welling and Richard E. Turner and Paris Perdikaris},
journal = {Nature},
year = {2025},
month = {May},
day = {21},
issn = {1476-4687},
doi = {10.1038/s41586-025-09005-y},
url = {https://doi.org/10.1038/s41586-025-09005-y},
}