ハリケーンとサンドストームは、新しいMicrosoftAIモデルのおかげで5,000倍速く予測できます

新しい人工知能（AI）モデルは、最も広く使用されているグローバル予測システムのいくつかよりも、主要な気象現象をより迅速かつより正確に予測する能力を実証しています。

オーロラという名前のこのモデルは、気象観測所、衛星画像、レーダー測定からの入力を組み込んだ100万時間以上の世界的な大気データを使用して訓練されています。 Microsoft Scientistsによると、これは、気象中心のAIモデルのトレーニングにこれまでに利用された最大のデータセットである可能性があります。

オーロラは、台風ドクスリが2023年7月に実際に上陸した4日前にフィリピン北部を襲うと予測しました。その間、公式の予測は台風が台湾を打つことを示していました。

さらに、オーロラは、米国ハリケーンセンターや共同台風警告センターなどの機関が採用した標準的な予測ツールのパフォーマンスを上回りました。より正確な5日間のストームパスを提供し、スーパーコンピューターが駆動する従来の天気モデルよりも最大5,000倍高速な高解像度予測を生成しました。

研究者によると、より広い規模では、オーロラは症例の91％で14日間の期間にわたって気象条件を予測する際に既存のシステムを上回りました。彼らの調査結果は、5月21日にジャーナルNatureで公開されました。

将来の予測

オーロラの背後にあるチームは、このモデルと同様のモデルが、アースシステム予測として知られる環境予測の新しい方法に貢献できることを望んでいます。このアプローチでは、単一のAIモデルでは、気象パターン、大気質、および海洋条件を同時にシミュレートできます。この進歩は、特に高度なコンピューティングリソースまたは包括的な監視システムへのアクセスが制限されている地域で、より迅速かつ一貫した気象予測につながる可能性があります。

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Live Science Daily Newsletter Nowauroraは、Foundation Modelsと呼ばれる大規模なAIシステムのカテゴリに分類されます。これは、ChatGptのようなプラットフォームを強化するのと同じタイプのAIアーキテクチャです。

これらの基礎モデルは、特定の機能のために構築されるのではなく、広大なデータセットから一般的なパターンと関係を学習するように設計されているため、さまざまなタスクに適応できます。研究者が説明したように、オーロラは、衛星、レーダーシステム、気象観測所、シミュレートされた予測などのソースからの気象データを分析することにより、数秒で予測を生成する方法を学びます。

トレーニングを受けたら、モデルは最小限の追加入力で多数のシナリオに合わせて調整できます。これは、通常、狭い目的で開発され、新しい条件に適応するために再訓練する必要がある従来の予測モデルとは対照的です。

オーロラを訓練するために使用されるさまざまなデータは、従来の方法と比較して全体的な精度を向上させるだけでなく、極端な気象現象を予測する能力を高めると研究者は述べています。

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