Aurora— 微软推出的大气基础模型-人工智能-PHP中文网

Aurora— 微软推出的大气基础模型

霞舞

发布： 2025-05-25 13:30:01

原创

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Aurora是什么

aurora是微软研究院推出的13亿参数的大气基础模型，基于从海量大气数据中提取有价值信息，用在预测全球天气模式、空气污染和海洋波浪等大气过程。模型用预训练和微调的架构，处理不同分辨率和压力水平的数据。aurora在多个预测任务中表现出色，包括高分辨率天气预测、空气污染预测和热带气旋轨迹预测，计算速度比传统数值天气模型快约5000倍。模型提高了预测精度，降低计算成本，为应对气候变化和极端天气事件提供有力工具。

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技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作

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Aurora的主要功能

高分辨率天气预测：Aurora能生成高分辨率（如0.1°）的全球天气预测，覆盖未来10天的气象变量，包括温度、风速、气压等。
空气污染预测：Aurora能预测全球空气污染水平，包括二氧化氮（NO₂）、二氧化硫（SO₂）、臭氧（O₃）和颗粒物（PM1、PM2.5、PM10）等污染物的浓度。
海洋波浪预测：Aurora能预测海洋波浪的高度、周期和方向，帮助航运、沿海防御和海洋能源开发等领域。
热带气旋轨迹预测：Aurora能准确预测热带气旋的移动轨迹，为防灾减灾提供重要支持。
极端天气事件预测：Aurora在预测极端天气事件（如风暴、洪水、干旱）方面表现出色，能提前发出预警，减少灾害损失。

Aurora的技术原理

基础模型架构：Aurora用预训练和微调的两阶段训练方法。预训练阶段，模型在大量多样化的大气数据上学习通用的天气和气候表示；微调阶段，模型针对特定任务（如天气预测或空气污染预测）进行优化。
3D Swin Transformer：Aurora的核心是灵活的3D Swin Transformer，支持处理不同空间分辨率和压力水平的大气变量。
Perceiver编码器和解码器：基于Perceiver的编码器和解码器，处理异构输入，在不同分辨率和保真度下生成预测。
数据多样性：在预训练阶段用多种数据源，包括分析数据、再分析数据、气候模拟和业务预报数据。多样化的数据输入让模型能学习到更广泛的大气动力学模式。
计算效率：基于高效的模型架构和训练方法，显著提高计算效率，在短时间内生成高精度的预测，计算速度比传统数值天气模型快约5000倍。