A Microsoft diz que sua Aurora ai pode prever com precisão a qualidade do ar, tufões e mais
Um dos mais recentes modelos de IA da Microsoft pode prever com precisão a qualidade do ar, furacões, tufões e outros fenômenos relacionados ao clima, afirma a empresa.
Em um Artigo publicado na revista Nature e um acompanhante Postagem do blog Nesta semana, a Microsoft detalhou a Aurora, que a gigante da tecnologia diz que pode prever eventos atmosféricos com maior precisão e velocidade do que as abordagens meteorológicas tradicionais. Aurora, que foi treinada em mais de um milhão de horas de dados de satélites, estações de radar e meteorologia, simulações e previsões, pode ser ajustada com dados adicionais para fazer previsões para eventos climáticos específicos.
Os modelos climáticos de IA não são novidade. Google Deepmind lançou um punhado Nos últimos anos, incluindo WEATHERNEXTque o laboratório afirma que supera alguns dos melhores sistemas de previsão do mundo. A Microsoft está posicionando Aurora como um dos principais desempenhos do campo – e um potencial benefício para os laboratórios que estudam a ciência climática.
Em experimentos, Aurora previu o desembarque do Typhoon Doksuri nas Filipinas quatro dias antes do evento real, superando algumas previsões de especialistas, diz a Microsoft. O modelo também superou o National Hurricane Center na previsão de trilhas de ciclone tropical de cinco dias para a temporada 2022-2023 e previu com sucesso a tempestade de areia do Iraque de 2022.
Enquanto a Aurora exigia uma infraestrutura substancial de computação para treinar, a Microsoft diz que o modelo é altamente eficiente para ser executado. Ele gera previsões em segundos em comparação com as horas que os sistemas tradicionais levam usando hardware do Supercomputer.
A Microsoft, que disponibilizou o código -fonte e o modelo pesos publicamente, diz que está incorporando a modelagem de IA da Aurora em seu aplicativo meteorológico do MSN por meio de uma versão especializada do modelo que produz previsões por hora, inclusive para nuvens.
