人工智能模型Aurora以惊人精准度预测台风路径和空气污染，超越传统天气预报。快速、经济的特点或将革新全球天气预警，应对气候变化挑战。

天气预报正在迎来一场革命。一项于2025年5月21日发表于《自然》杂志的研究显示，人工智能模型Aurora通过机器学习，展现出超越传统预报系统的惊人能力。无论是追踪热带气旋的路径，还是预测空气污染和海洋波浪，Aurora都能在几秒内提供精准预报，甚至细化到城镇和城市级别。德国波恩欧洲中期天气预报中心的地球系统建模负责人Peter Dueben对此赞叹不已：“他们率先突破了高分辨率预测的极限。”

Aurora的潜力令人振奋。它不仅能预测全球天气，还能捕捉台风等极端天气的细微变化。2023年7月，传统预报系统未能准确预测台风Doksuri的路径，导致菲律宾猝不及防，洪水和山体滑坡夺走数十条生命。而Aurora在测试中，凭借四天前的数据，精准预测了Doksuri的路径。研究团队对比了2022至2023年北大西洋和东太平洋气旋的预测结果，Aurora在2至5天的预测周期内，准确率比七大主要预报中心高出20%至25%。研究共同作者、微软研究剑桥实验室的Megan Stanley强调：“提前一天预警，就能挽救无数生命。”

与传统方法不同，Aurora不依赖复杂的物理和数学公式来模拟天气变化。传统系统通过求解方程，模拟地球大气如何演变，但面对天气的混沌本质，这种方法耗时且常有偏差。Aurora则另辟蹊径，分析了超过百万小时的大气数据，学习天气模式的演变规律。作为一种基础模型，Aurora就像一个知识渊博的高中毕业生，只需通过“微调”就能胜任多种任务。研究团队通过输入气旋路径、空气污染和海洋波浪等数据，让Aurora适应不同场景的预测需求。

气候变化加剧了极端天气的频率，精准预报的重要性不言而喻。研究共同作者、宾夕法尼亚大学的工程师Paris Perdikaris指出：“在气候变迁的当下，地球系统预测的准确性关乎重大。”然而，美国国家气象局近期却面临资金削减和人员流失，预警能力受限。Aurora的出现恰逢其时，它无需超级计算机，普通桌面设备即可运行，开发周期仅八周，远短于传统物理模型的数十年。这意味着，更多地区和人群有望以较低成本获得强大的天气预报能力。

Aurora的灵活性还体现在其可扩展性上。作为基础模型，它能通过进一步微调，预测海冰变化、洪水、野火等更多地球系统现象。微软的MSN天气应用已开始整合Aurora的数据，展现其实用价值。未来，Aurora或将助力全球应对气候挑战，让预警更及时，保护更多生命。

本文译自 sciencenews，由 BALI 编辑发布。


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