Репортаж от Wedoany,Компания Microsoft провела значительное обновление своей общедоступной фундаментальной модели Earth System Foundation Model Aurora 1.5. Новая версия включает 22 дополнительных метеорологических переменных, которые имеют решающее значение для оценки рисков в энергетике, сельском хозяйстве, транспорте и климате.

Модель теперь обеспечивает почасовое временное разрешение и поддерживает ансамблевые вероятностные прогнозы.
В области прогнозирования траекторий ураганов или тайфунов существует множество моделей, традиционно эталоном считается ансамблевая модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Microsoft заявляет, что Aurora 1.5 превосходит конкурентов по 88,9% оценочных показателей.

Новая версия также показывает лучшие результаты по сравнению с предыдущим поколением. Результаты тестирования показывают, что медиана ансамбля снижает ошибку траектории тропических циклонов (например, урагана «Хелен») на треть.
Aurora 1.5 выпускается в открытом доступе, что является положительным сигналом для исследователей, государственных учреждений, предприятий и общественности. Microsoft также планирует интегрировать её в коммерческие продукты, такие как Microsoft Weather.
Учитывая, что искусственный интеллект иногда может давать неточные или сомнительные результаты, разработчики намерены использовать Aurora 1.5 в сочетании с физико-математическими моделями (например, ECMWF), а не заменять ими традиционные модели. Наиболее точные прогнозы циклонов часто объединяют данные нескольких моделей, и добавление прогнозов Aurora 1.5 сделает эту комплексную информацию более насыщенной.
Тем временем Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (NOAA) впервые в истории ввело в оперативную эксплуатацию модель прогноза погоды на основе искусственного интеллекта. Её основная модель AIGFS построена на базе GraphCast от Google DeepMind и доработана с использованием данных NOAA, что позволяет генерировать 16-дневные прогнозы за 40 минут, потребляя всего 0,3% вычислительных ресурсов традиционной модели GFS.






