適度な天気予報を学ぶこと

Remi Lam¹, Alvaro Sanchez-Gonzalez¹, Matthew Willson¹

¹Google DeepMind, London, UK.

Science (New York, N.Y.)

|November 14, 2023

まとめ

GraphCastは新しい機械学習の天気モデルで 1分以内に正確な10日間の世界の天気予報を提供します厳しい天候の予測と効率的な気候モデリングを強化しています

科学分野:

気象学と気候科学
人工知能
ダイナミック・システムのモデリング

背景:

社会的・経済的セクターにとって,正確な中期的な世界の天気予報は不可欠です.
伝統的な数値気象予測モデルは計算能力により精度が向上しますが歴史的データを直接利用しません
既存の方法はスピードの制限と過去の気象パターンの直接利用に直面しています

研究の目的:

新しい機械学習 (ML) ベースの天気予報方法であるGraphCastを導入する.
グラフキャストが10日間の天気変数を高解像度で予測する能力を実証するためです
最先端の天気予報システムと GraphCast のパフォーマンスを比較する.

主な方法:

過去の気象再分析データで直接訓練されたMLモデルであるGraphCastを開発しました.
空間時間的な天候パターンを処理し学習するためにグラフニューラルネットワークアーキテクチャを使用しました.
10日間の予測期間における1380の検証目標の予測精度を評価した.

主要な成果:

グラフキャストは0.25°の解像度で 1分以内に何百もの気象変数のグローバル予測を達成しました
MLモデルは,検証目標の90%において,最も正確なオペレーショナル・デターミニスト・システムを大幅に上回りました.
GraphCastは,熱帯サイクロン,大気流,極端な気温など,厳しい天候を予測する優れた能力を示しました.

結論:

グラフキャストは,正確で効率的な中期的な世界の天気予報の重要な進歩です.
MLベースのアプローチは,従来の数値的な天気予報に強力な代替手段を提供し,歴史的なデータを効果的に活用します.
この研究は地球の天候のような複雑な動的システムをモデル化するための機械学習の可能性を強調しています

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