微軟（Microsoft）研究院近日發表其研發的「極光」（Aurora）人工智能基礎模型，憑藉其在天氣及多種環境事件預測方面的突破性表現，相關研究成果已獲國際頂尖科學期刊《自然》（Nature）於今年5月21日刊登。該模型在多項回溯性分析中，不僅能更準確預測颱風路徑、空氣質素及海浪等，其運算速度更據稱比傳統數值預報快達5000倍，且成本更
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「極光」AI模型利用了超過一百萬小時的衛星、雷達、氣象站觀測數據以及電腦模擬和預報資料進行訓練，微軟方面指這是目前為訓練AI預報模型而整合的最大規模大氣數據集。其核心技術在於先將「極光」訓練成一個通用的基礎模型，然後再透過「微調」（fine-tuning）的方式，以相對少量的額外數據，使其能專門應對如空氣污染預測、海浪高度預測或熱帶氣旋追蹤等特定任務。
AI模型風暴路徑預測首超官方 五日準確率領先
根據《自然》期刊刊登的研究指出，「極光」在預測2022至2023年全球風暴未來五日路徑的準確度方面，平均比全球七大官方氣象台（包括中國、美國、日本、南韓及澳洲等）高出18%至24%。這標誌著AI預測風暴五日後走勢的準確度，首次超越了經人手修正的官方預報。一個顯著案例是2023年7月吹襲菲律賓及中國的超強颱風「杜蘇芮」，「極光」在風暴進入南海前四日，已準確預測其登陸菲律賓的路徑，反觀當時區內部分官方氣象機構仍預測「杜蘇芮」將吹向台灣。
↓↓↓Aurora AI vs 美國氣象預報↓↓↓
此外，研究亦發現「極光」在預測北大西洋和東太平洋風暴五日內走勢的能力，比美國國家颶風中心高出20%；在西北太平洋，則比中、台、美、日、韓五大官方氣象機構高出18%。微軟研究院高級研究員 Megan Stanley 指出：「納入許多不同來源的數據，不僅帶來了整體上更高的準確性，也意味著我們在預測極端事件方面表現更佳。」
Aurora AI與官方氣象台預測準確度比較
地區 |
Aurora AI相較官方機構的準確度提升 |
相關官方氣象機構 |
北大西洋和東太平洋 |
高出20% |
美國官方 |
西北太平洋 |
高出18% |
中、台、美、日、韓五大官方氣象機構 |
澳洲 |
高出24% |
澳洲官方 |
運算速度提升數千倍 開源共享促進行業發展
除了準確度，「極光」的運算效率亦是一大突破。微軟指其生成預報只需數秒鐘，比傳統依賴大型超級電腦進行數小時物理方程式運算的模式快約5,000倍，且在模型完全運作後，其營運成本亦顯著較低。Megan Stanley 解釋其準確性時提到：「我們沒有設定嚴格的規則來限制變量之間應如何相互作用。我們只是給予一個大型深度學習模型選項，讓它學習任何最有用的東西。這就是深度學習在這類模擬問題中的力量。」
為推動大氣預報領域的發展，微軟已將「極光」的源代碼和模型權重公開，開發者可下載並在此基礎上進行二次開發或運行。該模型亦已在微軟的 Azure AI Foundry Labs 及歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）網站上提供予研究人員及專業人士使用。微軟旗下的 MSN 天氣服務亦已開始整合「極光」的技術，以提供更精準的每小時預報。
「極光」的早期成果已引起學術界及業界的廣泛興趣，包括能源公司、商品交易商等均關注其應用潛力。微軟研究員 Wessel Bruinsma 指出，每個微調實驗僅需一個小型工程師團隊約4至8星期便可完成，遠較傳統數值模型動輒數年的開發時間為短。Megan Stanley 相信：「它具有產生巨大影響的潛力，因為人們可以真正將其微調至任何與他們相關的任務。特別是在那些缺乏其他天氣預報能力的國家。」她認為「極光」及其後續發展將補充而非取代現有的預報系統。
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Source：李鈺廷︱講天氣 ＠ youtube、Microsoft
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