微軟公佈了其天氣預報功能的進步，顯著提高了雲量和降水預報的準確性。這些更新已整合到Microsoft Start 天氣平台中，利用人工智慧合併來自雷達和衛星來源的資料。的天氣資訊、Bing 以及Bing 和Microsoft Start 行動應用程式。
根據Microsoft 委託進行的一項獨立研究，Microsoft Start 中的天氣因其領先的預報準確性而獲得認可。 >
人工智慧驅動的降水臨近預報
自2021 年以來，Microsoft Start 的天氣已運行短期降水生成對抗模型 (GAN) 來增強預測的真實性。空間和時間鑑別器分別提高了視覺保真度和時間一致性。透過檢查指示變化降雨量的不同反射率閾值的精度和召回率來評估模擬雷達反射率。使用 MSE、MAE、PSNR、MS-SSIM 等相似性指標和 FID 分數（清晰度）等指標，將衛星影像預測與持久性進行比較。這種全面的方法可確保Microsoft Start 中的天氣在全球範圍內提供更精確、更可靠的天氣資訊。 >對SEVIR 資料集 顯示Microsoft Start 的模型排名接近頂部，提供的預測結果是其他生成式AI 模型（如DGMR (2021) 和PreDiff （2023）。該模型的訓練損失函數包括逐像素回歸損失和對抗性損失，並調整α參數以平衡錯過的降雨實例和降雨偏差。使用 L1 損失而不是 L2 可以防止模型因缺少極端降水條件而受到過度懲罰。生成器架構滿足平移等變、空間不受約束的操作和低記憶體佔用的條件，允許在訓練和推理期間靈活調整視窗大小。這使得 Microsoft 即使在衛星資料中斷期間也能夠提供準確的預測。
