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北京5月22日电 (记者 孙自法)国际知名学术期刊《自然》北京时间5月21日夜间在线发表一篇条件探索论文称，探索人员最新研发出一个经过100万小时以上地球物理情报训练的人工智能(AI)模型，其展现业已超越现有地球平台预报水平。
该论文介绍，地球平台预报能给予多种历程的情报，包含天气、空气品质、洋流、海冰和飓风等，是对极端事件做出早期预警的必要软件。这些预报依赖基于数十年情报的复杂模型，对算力请求很高，通常必要应用超级计算机和整个团队来保护。AI工艺的新进展表明出在预测展现和效能上的潜能，可是它们在地球平台预报中的应用未曾得到丰富探索。
在本项探索中，论文通讯作者、美国宾夕法尼亚大学Paris Perdikaris和同事及协作者共同探索发觉，Aurora预报空气品质、海浪、热带气旋路径和高分辨率天气的展现超过了现有模型，且算力成本低于现有预报工艺。
他们指出，Aurora在100%的5天气旋路径预测测量目标和92%的10天天气预报目标上超过了7个预报中心。一起，训练Aurora的实验从头到尾共耗时4周至8周，而现在研发基线模型所必要的时间为好几年，之所以能达成这个时间线，全靠之前古典工艺积累的情报。
论文作者表达，Aurora是一个地球平台根基模型，改造后或能用于天气预报之外的用途。他们概括以为，Aurora象征了高效地球平台预报的一次进展，表明出AI工艺在更广泛获取天气和气候情报层面的潜能。(完)
新闻结尾
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