論文の概要: GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12794v1
• Date: Sat, 24 Dec 2022 18:15:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 15:37:26.936128
• Title: GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting
• Title（参考訳）: GraphCast: 熟練した中距離のグローバル天気予報を学習する
• Authors: Remi Lam, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Matthew Willson, Peter Wirnsberger, Meire Fortunato, Alexander Pritzel, Suman Ravuri, Timo Ewalds, Ferran Alet, Zach Eaton-Rosen, Weihua Hu, Alexander Merose, Stephan Hoyer, George Holland, Jacklynn Stott, Oriol Vinyals, Shakir Mohamed, Peter Battaglia
• Abstract要約: 機械学習(ML)に基づく気象シミュレーター「GraphCast」について紹介する。 GraphCastは、世界で最も正確な中距離気象予報システムより優れている。 Cloud TPU v4ハードウェア上で10日間の予測(35ギガバイトのデータ)を60秒以内に生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.40054095223779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a machine-learning (ML)-based weather simulator--called "GraphCast"--which outperforms the most accurate deterministic operational medium-range weather forecasting system in the world, as well as all previous ML baselines. GraphCast is an autoregressive model, based on graph neural networks and a novel high-resolution multi-scale mesh representation, which we trained on historical weather data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)'s ERA5 reanalysis archive. It can make 10-day forecasts, at 6-hour time intervals, of five surface variables and six atmospheric variables, each at 37 vertical pressure levels, on a 0.25-degree latitude-longitude grid, which corresponds to roughly 25 x 25 kilometer resolution at the equator. Our results show GraphCast is more accurate than ECMWF's deterministic operational forecasting system, HRES, on 90.0% of the 2760 variable and lead time combinations we evaluated. GraphCast also outperforms the most accurate previous ML-based weather forecasting model on 99.2% of the 252 targets it reported. GraphCast can generate a 10-day forecast (35 gigabytes of data) in under 60 seconds on Cloud TPU v4 hardware. Unlike traditional forecasting methods, ML-based forecasting scales well with data: by training on bigger, higher quality, and more recent data, the skill of the forecasts can improve. Together these results represent a key step forward in complementing and improving weather modeling with ML, open new opportunities for fast, accurate forecasting, and help realize the promise of ML-based simulation in the physical sciences.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習(ML)に基づく天気予報シミュレータ「GraphCast」について紹介する。 GraphCastは,グラフニューラルネットワークに基づく自己回帰モデルであり,欧州中レージ気象予報センター(ECMWF)のERA5リアナリシスアーカイブからの過去の気象データをトレーニングした,新しい高解像度マルチスケールメッシュ表現である。 5つの表面変数と6つの大気変数からなる10日間の予測を、それぞれ37の垂直圧レベルで行うことができ、赤道で約25 x 25 kmの分解能に対応する0.25度緯度長経グリッドで行うことができる。 以上の結果から,評価した2760変数とリード時間の組み合わせの90.0%に対して,ECMWFの定性的操作予測システムであるHRESよりもグラフCastの方が精度が高いことがわかった。 GraphCastはまた、報告された252ターゲットの99.2%で、MLベースの天気予報モデルよりも正確である。 GraphCastは、Cloud TPU v4ハードウェア上で10日間の予測(35ギガバイトのデータ)を60秒以内に生成できる。 従来の予測方法とは異なり、MLベースの予測は、より大きく、より高品質で、より最近のデータのトレーニングによって、予測のスキルが向上する。 これらの結果は、MLによる気象モデリングを補完し改善するための重要な一歩であり、高速で正確な予測を行う新たな機会を開き、物理科学におけるMLベースのシミュレーションの実現に寄与する。

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