定制app开发多少钱 极光大气模子比传统系统快5000倍
风暴频率和强度的加多对众人各地的社区组成了浩瀚挟制。自1900年以来定制app开发多少钱，悦目变化使海洋变暖，海平面高涨了6英寸多，摇风雨只会变得愈加好坏。1980年启动，大泰西3级或以上飓风的比例加多了一倍，这些飓风的产生概率是100年前的三倍。
通过减少东谈主类排放到大气中的碳量来驻防悦目变化是不休这些问题的唯独信得过办法。
微软最近的一个大气模子可能会匡助咱们更好地为这些风暴作念好布置准备。这个不休决议被称为极光（Aurora），它是第一个大规模的地球大气基础模子，不错处理大都的大气数据。
微软宣称，Aurora对跳跃100万小时的景象和悦目数据进行了磨砺，与数值详尽预告系统比拟，缱绻速率进步了5000倍。
微软接头院AI4Science的首席接头司理Paris Perdikaris接纳采访让咱们更多地了解这个系统。
Perdikaris说:“Aurora的终结标明，只是通过两个成分，只是加多数据集的千般性和模子的大小，你就不错进步准确性。”“不论是在沟通典型天气事件，还是更迫切的是，进步了顶点天气事件的准确性。
让咱们更深入地接头这个系统若何透顶编削咱们的风暴沟通和准备要领。
为什么是东谈主工智能?
Perdikaris领先概述了刻下科学家不错使用的两种天气沟通模子。
领先，咱们多年来使用的传统天气和悦目模子旨在沟通大气若何演变。应用物理旨趣，如质料和能量守恒定律，缔造了一套为止方程。当这些方程式变成后，接头东谈主员就会使用大型超等缱绻机来模拟解。
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Perdikaris说:“为了生成10天的天气预告，超等缱绻机需要运行几个小时来作念出沟通。”“在这个经由中，需要一个叫作念数据模拟的圭臬，在这个圭臬中，这些模拟器的输出被校准，以更接近咱们网罗真实凿不雅察终结。这是一个漫长而腾贵的经由。”
从卫星到景象气球，科学家们网罗了大都对于地球天气形态的数据。
第二类沟通模子是基于东谈主工智能（AI）的模子，Aurora属于这种模子。Perdikaris指出，地球是一个极其特有的系统，它被卫星、景象站、景象气球等全天候监测着。对于咱们的星球有丰富的数据可供东谈主工智能的探索和使用。这些系统不错应用这些信息，缔造直快的数据驱动沟通系统。他们莫得获胜应用大气能源学的物理方程，因此这些系统的沟通速率至极快。
尽管Perdikaris提到，像Aurora这么的系统在磨砺阶段是腾贵的，因为它们需要了解往常十年的扫数天气事件，但这种前期干预在畴昔会带往还报。
Perdikaris说:“一朝你磨砺了这个系统，当今在一秒钟内你就不错取得10天的沟通，而传统的沟通器用需要一台超等缱绻机运行几个小时才能取得。”“这是东谈主工智能要领的主要上风和远景，即进步成果和缱绻速率。”
然则，还有第二个更好意思妙的上风。他指出，东谈主工智能要领不知谈用什么数据源来磨砺它们。科学家不错用模拟数据磨砺它们，但他们也不错用确凿的不雅测数据磨砺——以致是两者的趋奉，订餐app开发价格这被称为再分析数据。再分析数据反馈了咱们对大气最准确的认知，因为它们趋奉了基于物理的模子和本色不雅测的终结。
通过对这些机器学习模子进行再分析数据的磨砺，科学家最终取得的居品不错比直快基于物理的模子给出更准确的沟通。
Aurora有何不同?
基于东谈主工智能的大气模子相对于传统的基于物理模子的上风，那么Aurora比其他东谈主工智能要领更优厚吗？让咱们将Aurora与谷歌DeepMind的GraphCast东谈主工智能天气预告模子进行比较。
Aurora
13亿个参数
使用活泼的3D Swin Transformer 和基于3D感知器的编码器妥协码器
不错在0.1°空间区别率下使命(在赤谈梗概11频频公里)。
经过跳跃一百万小时的千般天气和悦目模拟数据磨砺
GraphCast
600万个参数
使用图形神经齐集架构
不错在0.25°空间区别率下操作(在赤谈梗概28频频公里)。
接纳ERA5再分析数据培训
乍一看，这里有一些昭彰的区别。Aurora的参数尺寸比GraphCast大得多，况兼使用了3D Swin Transformer ，该Transformer 来自2D的移位窗口Transformer 宗旨。此外，Aurora的区别率比GraphCast有了很大的进步。
在这些规格之上，微软的Aurora显现出了比GraphCast更好的性能。Aurora在94%的主义上优于GraphCast，在高层大气中比GraphCast进步了40%。更迫切的是，Aurora在短周期和长周期内都有10-15%的更始。
app开发让Aurora告捷的主要区别之一是它的磨砺表情。微软示意，Aurora经过了跳跃100万小时的千般天气和悦目模拟磨砺。另一方面，Perdikaris说GraphCast皆备依赖于ERA5众人悦目再分析数据集。
Perdikaris说:“GraphCast和扫数其他东谈主工智能系统主如果在单一数据集上进行磨砺的，它们的遐想主义是处理单一的沟通任务，即10天的天气预告。”“当今有了Aurora，咱们试图看望我之前提到的假定，如果咱们超过使用单一数据集来磨砺这些模子，会发生什么。”
Perdikaris持续说谈:“对于Aurora，咱们提倡了这么一个问题:如果咱们超过了ERA5数据集，会发生什么?这亦然几个Tb（Tetabyte-1024G）或几十Tb的数据规模。如果咱们启动使用像ERA5这么的再分析数据，同期沟通数据分析数据，加多咱们磨砺的数据来源的千般性，一直到几百T字节，以致可能到1P（Petabyte-1024T）字节的磨砺数据，会发生什么呢?Aurora的终结标明，只是通过这两个成分——只是加多数据集的千般性和数目，以及模子的大小，你就不错进步沟通典型天气事件的准确性，也不错进步顶点事件的准确性。”
Perdikaris说，Aurora背后的很多遐想原则都是为了适应不同的数据源、不同的变量和不同的区别率。因此，团队需要一个至极活泼的模子架构来处理扫数这些不同的数据流。
这千般种化的数据集是Aurora比详尽预告系统快5000倍而GraphCast只快1000倍的原因之一。
Aurora先进的结构、更高的区别率和千般化的磨砺数据相趋奉，强调了它在大气建模方面的超卓性能。
模拟空气欺凌
除了令东谈主印象真切的天气预告智力，Aurora在沟通空气欺凌水频频面也有很大的后劲。该模子使用哥白尼大气监测事业(CAMS：Copernicus Atmosphere Monitoring Service)的数据来进行这些空气欺凌沟通，家喻户晓，缱绻要领很难沟通。
这种勤奋来自于这么一个事实，即科学家必须模拟颠倒的物理风景，以产生准确的空气欺凌沟通。科学家思要沟通景象变量，如风速、温度和压力。但最迫切的是，科学家们必须模拟大气化学。这包括一组描写不同化学物资浓度的新变量——扫数这些化学物资都互相作用。
空气欺凌的建模将在保护东谈主类免受咱们向空气中排放的千般化学物资的影响方面发扬至关迫切的作用。
Perdikaris说:“我提到过一个10天的天气预告在超等缱绻机上需要几个小时。如果你思加上大气化学，使你或者沟通空气欺凌，那么这些模拟的本钱是等闲天气模拟的十倍。”
传统要领的这种勤奋对新的Aurora模子来说不是问题。Aurora不错以0.4°的空间区别率提供准确的众人5太空气欺凌预告。更迫切的是，该模子在74%的空气欺凌沟通主义上优于着手进的大气化学模拟。Aurora准确地沟通了一系列大气变量，如温室气体和二氧化氮的浓度。
天然布置悦目危急需要社会上很多东谈主的奋发定制app开发多少钱，但沟通和追踪天气形态和空气欺凌的智力不异迫切。Aurora展示了东谈主工智能将在布置悦目变化中发扬的迫切作用，其刻下的智力使其看起来是一个刚烈的器用。