Aurora

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深度学习
大气预测
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Aurora 是由微软研究院开发的大规模基础模型,它利用超过百万小时的多样化天气和气候数据进行训练。Aurora 利用基础模型方法的优势,为各种大气预测问题提供操作性预测,包括那些训练数据有限、变量异质性和极端事件的问题。Aurora 能在不到一分钟内生成5天的全球空气污染预测和10天的高分辨率天气预报,性能超越了最先进的传统模拟工具和最好的专业深度学习模型。这些结果表明,基础模型可以改变环境预测。

需求人群:

"Aurora 适合需要快速、准确大气预测的气象学家、环境科学家和政策制定者。它通过提供高质量的预测,帮助他们更好地理解气候变化、制定应对策略和优化资源分配。"

使用场景示例:

气象学家使用Aurora预测极端天气事件,以提前准备和减少灾害影响。

环境科学家利用Aurora的预测结果研究气候变化对生态系统的影响。

政策制定者依据Aurora的预测数据制定空气质量改善计划。

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