Како што објави списанието Nature, Aurora успеала да генерира десетдневни прогнози побрзо, поточно и со значително помали трошоци од традиционалните методи, и тоа пред да влезе во комерцијална употреба.
„Првпат систем на вештачка интелигенција ги надминува сите оперативни центри за прогнозирање на урагани“, изјавил авторот на студијата Парис Пердикарис, професор по машинско инженерство на Универзитетот во Пенсилванија.
Aurora е тренирана исклучиво со историски податоци и во 2023 година успешно ја предвиде патеката на сите урагани подобро од американскиот Национален центар за урагани.
За разлика од класичните метеоролошки модели кои се базираат на физички закони и бараат голема компјутерска моќ, Aurora постигнува високи резултати со стотици пати помали трошоци.
Инспирација доаѓа и од китайскиот модел Pangu-Weather, а научната заедница предвидува револуција во метеорологијата. Пердикарис вели:
„Стоиме на прагот на нова ера. Следната цел е да создадеме системи што директно ќе ги користат сателитските и сензорските податоци за да генерираат високо-прецизни прогнози за секое место во светот.“
Како пример, Aurora четири дена однапред точно предвиде каде и кога ќе удри тајфунот Доксури врз Филипините, за разлика од официјалните прогнози кои го поставуваа северно од Тајван.
Во споредба со Европскиот центар за среднорочно прогнозирање (ECMWF) — кој важи за златен стандард во метеорологијата — Aurora била поточна во 92% од случаите за глобални десетдневни прогнози. За споредба, моделот GenCast на Google во декември надмина тачност од 97% за 1.320 климатски катастрофи во 2019 година.
Иако сè уште експериментална, Aurora се смета за клучен чекор кон револуционирање на временската прогноза, особено во контекст на зголемениот број екстремни временски настани предизвикани од глобалното затоплување.
