经过超过一百万小时的专业数据培训,最新的A

北京中国新闻社,5月22日(记者Sun Zifa),国际著名的学术杂志自然在5月21日晚上在北京时期发表了在线环境研究中的作用,称研究人员最近在经过超过100万小时的地球物理数据后开发了一种人工智能(AI)模型,超过了当前的土地系统。
除了高分辨率的预测之外,预计称为Aurora的AI模型(称为Aurora)将更准确,更有效地预测空气质量,热带风暴路径和动态波。
论文介绍了地球系统的预测可以提供有关各种过程的信息,包括天气,空气质量,海浪,海冰和风暴,以及为极端事件提供NG早期警告的必要工具。这些预测依赖于数十年数据,需要高计算强度的复杂模型,并且通常需要超级计算机和整个团队进行维护。 AI Technologies展示的新进步尚未充分探索不可预测的性能和效率的潜力,但是它们在对地球系统的预测中的使用尚未得到充分探索。
在这项研究中,该论文,巴黎佩迪卡里斯,宾夕法尼亚大学以及同事和合作的相应作者发现,Aurora的空气预测,波浪,波浪,热带气旋路径和高分辨率和高分辨率比现有模型更好,并且计算强度的成本比现有的预测技术要小。
相应的论文《巴黎佩迪卡里斯》在宾夕法尼亚大学工程学院(Sylvia Zhang的照片)上。鉴于弹簧大自然的形象
他们指出,Aurora超过了七个预测中心,到测量路径路径的5天目标的100%,而10天天气预报的目标的92%。同时,从开始到一开始,实验培训持续了4到8周,开发基线模型所需的时间为几年。原因可以实现此时间表取决于过去传统技术累积的完整数据。
那些纸张的人列出了Aurora是土壤系统的主要模型,可用于更改后天气预报以外的其他目的。他们得出的结论是,Aurora代表了对土地系统有效预测的进步,这表明该技术潜在地是对天气和气候信息的广泛访问。 (超过)
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