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解決的問題

Aurora 設計用於預測地球系統中的大氣變數，例如溫度。它解決了建立一個能跨不同大氣任務泛化、而無需為每個新應用提供大量特定任務訓練資料的預測模型的挑戰。

工作原理

Aurora 是地球系統的基礎模型。它首先在大量一般性大氣資料上進行訓練，以學習一般模式。然後，可以使用相對少量的資料進行適應（微調），以應用於特定的預測任務。本專案提供了四個專門版本的模型，用於：

• 中解析度天氣預測
• 高解析度天氣預測
• 空氣污染預測
• 海浪預測

適用對象

此工具適用於從事全球環境模擬、天氣預測和空氣污染預測的研究人員與開發者。

主要亮點

• 基礎模型架構：採用由通用到特定的訓練方法，減少對特定任務資料的需求。
• 多任務能力：能夠預測溫度、空氣污染和海浪。
• 高解析度：支援中解析度與高解析度天氣預測。
• 廣泛的資料整合：在包括 ERA5、CMIP6 和 CAMS 再分析在內的多樣化資料集上進行訓練。