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Aurora是微软研究院于 2025 年发布的地球系统基础模型（Foundation Model），旨在通过人工智能技术实现更快速、精准且高效的天气和环境预测。该模型在《自然》（Nature）期刊上发表，标志着 AI 在气象和环境科学领域的重大突破。

🌐 模型概述

Aurora 是一个大型深度学习模型，预训练使用了超过 100 万小时的多源地球系统数据，包括卫星观测、雷达、气象站记录和数值模拟等。通过这种大规模的预训练，Aurora 能够捕捉大气和环境系统中的复杂模式，并在多个预测任务中展现出卓越的性能。

🔍 核心优势

• 高精度预测：在中期天气预报（最长可达 14 天）中，Aurora 在 91% 的预测目标上超越了现有的数值模型。

• 快速响应：Aurora 能在单个 GPU 上在几秒钟内生成全球 10 天的天气预报或 5 天的空气质量预测，远快于传统模型所需的数小时计算时间。

• 多任务适应性：通过微调，Aurora 可应用于多种预测任务，如空气污染、海浪高度、热带气旋路径等，显示出广泛的适应能力。

• 低计算成本：与传统数值模型相比，Aurora 在提供相同或更高精度的预测时，所需的计算资源显著减少，降低了运行成本。

🌍 应用场景

• 极端天气预警：提高对飓风、台风、沙尘暴等极端天气事件的预测准确性，为灾害防范提供更可靠的数据支持。

• 环境质量监测：实时预测空气质量变化，辅助制定公共健康政策和环境保护措施。

• 海洋活动规划：预测海浪高度和海洋条件，支持航运和海上作业的安全决策。

• 城市气候管理：为城市提供高分辨率的天气和环境预测，支持城市规划和应急响应。

🧠 技术架构

Aurora 采用了基础模型架构，先进行大规模的预训练，学习地球系统的通用模式，然后通过微调适应特定的预测任务。这种方法使得模型在多个领域都能展现出高效的性能。

📌 项目信息

• 官方网站：https://microsoft.github.io/aurora/intro.html

• 研究论文：A Foundation Model for the Earth System

• 开源资源：微软已公开 Aurora 的源代码和模型权重，供开发者下载和构建。

Aurora 的推出标志着 AI 在地球系统预测领域的重大进展。通过结合大规模数据训练和灵活的模型架构，Aurora 为全球范围内的天气和环境预测提供了更高效、精准的解决方案，预示着未来气象和环境科学的新方向。