オーロラ - マイクロソフトの基本大気モデル - AiBoss

オーロラとは何ですか？

Auroraは、Microsoft Researchが開発した13億個のパラメータを持つ大気モデルです。膨大な大気データから貴重な情報を抽出し、地球規模の気象パターン、大気汚染、海洋波などの大気現象を予測します。このモデルは、事前学習済みで微調整されたアーキテクチャを採用し、異なる解像度と気圧レベルのデータを処理します。Auroraは、高解像度気象予報、大気汚染予報、熱帯低気圧の進路予測など、複数の予測タスクにおいて優れた性能を発揮しており、計算速度は従来の数値気象モデルよりも約5000倍高速です。このモデルは、予測精度を向上させ、計算コストを削減し、気候変動や異常気象への対策に強力なツールを提供します。

オーロラの主な機能

高解像度天気予報Auroraは、気温、風速、気圧など、今後10日間の気象変数を網羅した高解像度（例えば0.1°）の地球規模の天気予報を生成できます。
大気汚染予報Auroraは、二酸化窒素（NO₂）、二酸化硫黄（SO₂）、オゾン（O₃）、粒子状物質（PM1、PM2.5、PM10）などの汚染物質の濃度を含む、世界の大気汚染レベルを予測できます。
海洋波の予測オーロラは海洋波の高さ、周期、方向を予測することができ、これは船舶輸送、沿岸防衛、海洋エネルギー開発に役立つ可能性がある。
熱帯低気圧の進路予測オーロラは熱帯低気圧の移動経路を正確に予測することができ、災害予防と軽減に重要な支援を提供する。
異常気象現象の予測オーロラは、暴風雨、洪水、干ばつなどの異常気象現象の予測に優れており、早期警報を発令し、災害による損失を軽減します。

オーロラの技術原則

基本モデルアーキテクチャAuroraは、事前学習と微調整という2段階の学習アプローチを採用しています。事前学習段階では、モデルは多様な大気データを用いて、一般的な気象および気候の特徴を学習します。微調整段階では、モデルは特定のタスク（天気予報や大気汚染予測など）に合わせて最適化されます。
3D Swin Transformerその中核を成すのは、空間解像度や気圧レベルが異なる大気変数を扱うことを可能にする、柔軟性の高い3D Swin Transformerです。
知覚器エンコーダおよびデコーダ異種入力を処理し、異なる解像度と忠実度で予測を生成する、知覚器ベースのエンコーダおよびデコーダ。
データ多様性事前学習段階では、解析データ、再解析データ、気候シミュレーション、運用予測データなど、複数のデータソースが使用されます。このような多様なデータ入力により、モデルはより幅広い大気力学パターンから学習することができます。
計算効率効率的なモデルアーキテクチャと学習方法に基づき、計算効率を大幅に向上させ、短時間で高精度の予測を生成し、従来の数値気象モデルよりも約5,000倍高速です。

オーロラのプロジェクト住所

プロジェクト公式サイト：https://microsoft.github.io/aurora
GitHubリポジトリ：https://github.com/microsoft/aurora
arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2405.13063

オーロラのアプリケーションシナリオ

天気予報このシステムは、気象機関や関連産業向けに、0.1°の解像度で10日間の世界規模の天気予報を提供し、農業、航空便の運航計画、災害予防の最適化に役立つ。
大気汚染予報このシステムは、環境保護部門や公衆衛生機関向けに世界の大気汚染レベルの予測を提供し、大気汚染警報の事前発令や公衆衛生リスクの軽減に役立つ。
海洋波の予測このシステムは、海運会社や沿岸機関に対し、波の高さ、周期、方向の予測を提供し、航路を最適化し、航行の安全性を向上させ、沿岸防衛や海洋エネルギー開発を支援する。
熱帯低気圧の進路予測このシステムは、気象部門や緊急事態管理部門に対し、熱帯低気圧の移動経路に関する正確な予測を提供し、早期警報の発令や沿岸地域における災害被害の軽減を可能にする。
異常気象現象の予測暴風雨、洪水、干ばつなどの異常気象現象に関する早期警報は、政府や国民が災害の影響を軽減するための予防措置を講じるのに役立つ。