Nature volume 641, pages1180–1187 (2025)
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09005-y
理學院大氣科學系吳俊傑教授與微軟研究院、英國劍橋大學、美國賓夕法尼亞大學等國際知名機構的重量級學者研究團隊，攜手進行跨領域國際合作，共同發表一篇關於地球系統預測的突破性研究。該研究的基礎為Aurora模型，經過超過一百萬小時的訓練，涵蓋氣象、海洋、空氣品質等多個領域的地球物理數據，而得以在預測空氣品質、海洋波浪、熱帶氣旋(颱風)路徑以及高解析度天氣等方面，能夠超越現有的作業預測系統。例如，在五天的熱帶氣旋(颱風)路徑預測上，Aurora模型的表現就所有設定的目標100%皆優於全球七個作業預報中心。
傳統數值模型雖然功能強大，但在計算資源上的高昂需求，限制了其應用範圍；Aurora則透過人工智慧技術克服此一瓶頸，極大幅降低了運算成本。尤其因為能以較低的成本進行微調，適合應用於不同場景，例如針對特定地區的天氣預測或災害監測，大幅提升模型使用的靈活性，也有助於其普及化，讓更多研究者和機構能夠受益於高品質的預測數據。當然，Aurora模型之所以高效，奠基於累積數十年的傳統數值研究，因此可說是站在巨人肩膀上的創新突破。
透過這項國際合作，研究團隊為減輕自然災害影響、支持人類進步提供了新的工具，也開啟了未來持續進步的可能：Aurora模型可輕易擴展，用以產生系集預報，適用於較前期的預測或區域性現象等不確定較高的情境。再者，研究結果顯示目前模型還未達到效能的上限，因此若能持續強化精進，就可再擴大資料訓練的範疇與複雜度，未來前景可期。
