全靠之前传统技术积累的数据，对算力要求很高。

美国宾夕法尼亚大学的Paris Perdikaris和同事报道的Aurora是一个经过100万小时以上地球物理数据训练的AI模型。

且算力成本低于现有预报技术，。

训练Aurora的实验从头到尾共耗时4到8周，如今， 微软AI模型超越当前地球系统预报水平 美国微软公司开发了一个超越现有地球系统预报水平的AI模型。

然而它们在地球系统预报中的使用尚未得到充分探索，AI技术的进展显示了在预测表现和效率上的潜力，显示出AI技术在更广泛获取天气和气候信息方面的潜力，Aurora是一个地球系统基础模型， 地球系统预报能提供多种过程的信息，而目前开发基线模型需要好几年，Aurora预报空气质量、海浪、热带气旋路径和高分辨率天气的表现超过现有模型，imToken官网下载，他们总结说， 研究人员表示，Aurora在100%的5天气旋路径预测目标和92%的10天天气预报目标上超过了7个预报中心，imToken官网下载，改造后或能用于天气预报之外的用途，之所以能实现这个时间线，作者指出，除了提供高分辨率的天气预报，如天气、空气质量、洋流、海冰和飓风。

是对极端事件做出早期预警的必要工具，这些预报依赖于以数十年数据为基础的复杂模型，作者指出。

这个名为Aurora的模型还有望更准确和高效地预报空气质量、热带气旋路径和海浪动力学，该成果5月21日发表于《自然》，通常需要使用超级计算机并由研究团队负责维护，（来源：中国科学报 赵熙熙） ，Aurora代表了高效地球系统预报的进展。