微软开源 Aurora AI 气象预报模型，微调后还可用于洋流 / 空气质量监测等领域

5 月 27 日消息，微软研究院发文宣布开源旗下 Aurora AI 气象预报模型，该模型结合深度学习与大规模异构数据处理技术，不仅能精准预测天气，还可以在微调后应用到洋流、空气质量等多种自然环境监测领域。

根据微软团队发表在《Nature》期刊的论文，Aurora 模型利用超过 100 万小时来自卫星、雷达、气象站及计算机模拟等多来源的气象与环境数据进行训练。微软援引自家研究团队测试数据，声称在 2022 至 2023 年全球热带气旋预测任务中，Aurora 的轨迹预测表现全面优于业界竞品和传统观测推理算法。

除了预测天气外，Aurora 在海浪预报和空气质量预测等复杂环境场景中同样表现出高度精确性。在“海浪高度预测”方面，Aurora 号称能捕捉细致的波浪结构变化，对受台风影响的极端海况掌握更为出色；在空气质量预测中，尽管训练阶段未专门学习大气化学反应，Aurora 仍能通过少量空气质量数据，推演沙尘暴等空气污染事件。

目前，Aurora 模型已整合至微软旗下 MSN 天气服务，并在 Azure AI Foundry Labs 向开发者提供试用与二次开发。微软已公开模型权重及部分源码，开发者可根据自身需求进行微调，附项目 GitHub 地址如下（https://microsoft.github.io/aurora/intro.html）