微軟研究院近期宣布，其開源Aurora AI基礎模型在結合深度學習與大規模異質資料處理技術之後，不僅能在天氣預告精準度大幅提升，更可藉由微調海洋波浪及空氣品質等多種環境條件，藉此推動更深入的氣象與地球系統科學技術研究發展。
從微軟在《自然》期刊公布論文，其以超過100萬小時長度的衛星、雷達、氣象站電腦模擬數據進行深層訓練的開源模型Aurora AI，目前能藉由微調各類氣候條件，藉此用於預估颱風路徑、海浪高度及潮汐方向分析，另外也能進一步預測空氣汙染情形。
過去Aurora AI模型曾在2023年提前預測影響台灣的杜蘇芮颱風 (Doksuri)行進路徑，當時在4天前便判斷颱風將登陸菲律賓北部呂宋島，而當時美國聯合颱風警報中心 (JTWC)則預測其行進路徑會直接偏向台灣附近。
此外，Aurora AI在2022至2023年間針對全球熱帶氣旋預報任務，其軌跡預測表現均比全球7個主要氣象中心準確，成為人工智慧模型預測跨預天氣預報準確度首度全面高於以傳統數值推論的預測方式。
除了天氣與氣旋分析，Aurora AI目前在海浪預報及空氣品質分析預測也同樣有高度精確度表現，其中可分析細微的波浪結構變化，因此能針對受颱風等熱帶氣旋影響產生極端海象能有更高預測能力，同時也能藉由空氣品質變化分析是否可能發生沙塵暴等空污影響。
同時，微軟更強調Aurora AI採更具彈性深度學習架構，因此能同時處理多種數據來源，不同數據結構資料，並且在幾秒時間內產生中期氣象預報內容，相比傳統氣象中心採用預報系統處理速度高出5000倍，更能以更低時間、電力等成本運作，同時每次資料微調作業時間僅需4-8周內即可完成。
目前Aurora AI已經用於微軟旗下MSN Weather天氣預報服務，另外也透過Azure AI Foundry Labs提供開發者測試，同時微軟也釋出Aurora AI模型權重及部分原始碼，開發者可依照需求進行修改、調整，需求進行微調，並且以此進行開發更多天氣應用相關服務。
