論文の概要: Climate-Invariant Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08440v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 07:02:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-18 12:54:55.748713
• Title: Climate-Invariant Machine Learning
• Title（参考訳）: 気候不変機械学習
• Authors: Tom Beucler, Michael Pritchard, Janni Yuval, Ankitesh Gupta, Liran Peng, Stephan Rasp, Fiaz Ahmed, Paul A. O'Gorman, J. David Neelin, Nicholas J. Lutsko, Pierre Gentine
• Abstract要約: 再スケールまたは"気候不変"ニューラルネットワークは、トレーニング気候よりも4Kと8Kの温暖なテスト気候において正確な予測を行う。 また、「気候不変」なアルゴリズムは、ストームスケール対流、放射、およびそれらの相似熱力学環境の間のより局所的および堅牢な関係を学習することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07078141380481605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven algorithms, in particular neural networks, can emulate the effects of unresolved processes in coarse-resolution climate models when trained on high-resolution simulation data; however, they often make large generalization errors when evaluated in conditions they were not trained on. Here, we propose to physically rescale the inputs and outputs of machine learning algorithms to help them generalize to unseen climates. Applied to offline parameterizations of subgrid-scale thermodynamics in three distinct climate models, we show that rescaled or "climate-invariant" neural networks make accurate predictions in test climates that are 4K and 8K warmer than their training climates. Additionally, "climate-invariant" neural nets facilitate generalization between Aquaplanet and Earth-like simulations. Through visualization and attribution methods, we show that compared to standard machine learning models, "climate-invariant" algorithms learn more local and robust relations between storm-scale convection, radiation, and their synoptic thermodynamic environment. Overall, these results suggest that explicitly incorporating physical knowledge into data-driven models of Earth system processes can improve their consistency and ability to generalize across climate regimes.
• Abstract（参考訳）: データ駆動アルゴリズム、特にニューラルネットワークは、高分解能シミュレーションデータでトレーニングされた場合、粗分解性気候モデルにおける未解決のプロセスの影響をエミュレートすることができるが、訓練されていない条件で評価した場合、大きな一般化誤差を生じることが多い。 本稿では,機械学習アルゴリズムの入力と出力を物理的に再スケールし,未知の気候への一般化を支援することを提案する。 3つの異なる気候モデルにおけるサブグリッドスケール熱力学のオフラインパラメータ化に適用し、再スケールまたは"気候不変"ニューラルネットワークが、トレーニング気候よりも4kおよび8k温暖なテスト気候において正確な予測を行うことを示した。 さらに、「気候不変」ニューラルネットは、水惑星と地球のようなシミュレーションの間の一般化を促進する。 本研究では,標準的な機械学習モデルと比較し,ストームスケール対流・放射・合成熱力学環境の局所的・強固な関係を学習することを示す。 これらの結果は、地球系プロセスのデータ駆動モデルに物理知識を明示的に組み込むことによって、気候環境全体にわたる一貫性と一般化能力が向上することを示唆している。

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