Microsoft の AI である Aurora は、10 日間の簡単な天気予報で大気汚染と天気を予測します

Microsoft の人工知能 (AI) モデルであるAurora は、世界的な大気汚染を予測する先駆者として浮上しています。

のMicrosoft Research AI for Scienceチームによって開発された Aurora の迅速な予測機能は、環境モニタリングの新時代の到来を告げます。このイノベーションにより、汚染レベルの予測において前例のない精度と速度が実現し、世界中の大気質問題を解決するための当社のアプローチが再構築されます。

Microsoft の革新的な AI モデル

欧州中期天気予報センター( ECMWF ) の機械学習研究者マシューチャントリー氏によると、 Aurora AIモデルは大気化学と機械学習の大幅な進歩を表しています。

従来の天気予報は、大気、陸地、海洋プロセスの数学的モデルに基づいています。大気汚染を予測するために機械学習はすでにこれらのモデルに統合されていますが、Aurora AI はこれを地球規模で達成する最初の完全に AI を活用したモデルとして際立っています。

Chantry 氏によると、大気汚染の予測は天気の予測よりもはるかに複雑です。

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Chantry は、従来のモデルよりも必要な計算能力が少ない、Aurora のような AI モデルの効率性を強調しています。この効率により、より迅速かつコスト効率の高い予測が可能になります。

Aurora AI の機能は印象的です。世界中の6 つの主要な大気汚染物質 (一酸化炭素、窒素酸化物、二酸化硫黄、オゾン、粒子状物質を含む) のレベルを 1 分以内に予測します。また、 Copernicus Atmosphere Monitoring Serviceで使用される従来のモデルと比較して、大幅に低い計算コストで 5 日間の予測を提供します。

Aurora AI モデルのトレーニング

Aurora AI のトレーニングは、6 つの異なる気象および気候モデルからの 100 万時間以上のデータを含む大規模なプロセスでした。この多様で包括的なデータセットにより、チームはオーロラの気象と大気汚染の予測能力を改良することができました。研究者らは、これらのデータソースを統合することで、限られたトレーニングデータや極端な現象を含む、さまざまな大気予測の問題を Aurora が処理できるようにしました。

オーロラの訓練は、地球規模の大気汚染と高解像度の気象パターンの運用予測を作成することに焦点を当てていました。初期トレーニング段階の後、チームはモデルを改良して、地球規模の汚染と気候を予測する精度を向上させました。その結果、5 日間の大気汚染予測と 10 日間の地球規模の天気予報を、驚くべき精度と効率で生成できるモデルが誕生しました。

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オーロラの予測の品質は従来のモデルに匹敵し、政策立案者にとって喘息、心臓病、認知症などの健康リスクを軽減するために大気汚染を監視する上で極めて重要である。 GraphCastなどの他の AI モデルとの比較はまだ予備段階ですが、 Aurora は特定のタスクを上回る可能性を示しています。