論文の概要: GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12794v2
- Date: Fri, 4 Aug 2023 17:07:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-07 16:20:53.004034
- 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, Ferran Alet, Suman Ravuri, Timo Ewalds, Zach Eaton-Rosen,
Weihua Hu, Alexander Merose, Stephan Hoyer, George Holland, Oriol Vinyals,
Jacklynn Stott, Alexander Pritzel, Shakir Mohamed, Peter Battaglia
- Abstract要約: 我々は、再分析データから直接トレーニングできる「GraphCast」と呼ばれる機械学習ベースの手法を導入する。
全世界で10日以上、0.25度で、数百の気象変動を1分以内で予測する。
我々は,GraphCastが1380の検証対象の90%において,最も正確な運用決定システムよりも優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 107.40054095223779
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Global medium-range weather forecasting is critical to decision-making across
many social and economic domains. Traditional numerical weather prediction uses
increased compute resources to improve forecast accuracy, but cannot directly
use historical weather data to improve the underlying model. We introduce a
machine learning-based method called "GraphCast", which can be trained directly
from reanalysis data. It predicts hundreds of weather variables, over 10 days
at 0.25 degree resolution globally, in under one minute. We show that GraphCast
significantly outperforms the most accurate operational deterministic systems
on 90% of 1380 verification targets, and its forecasts support better severe
event prediction, including tropical cyclones, atmospheric rivers, and extreme
temperatures. GraphCast is a key advance in accurate and efficient weather
forecasting, and helps realize the promise of machine learning for modeling
complex dynamical systems.
- Abstract(参考訳): 世界的な中距離気象予報は、多くの社会・経済分野の意思決定に不可欠である。
従来の数値天気予報では、計算資源を増やして予測精度を向上させるが、過去の気象データを直接利用して基礎モデルを改善することはできない。
我々は、再分析データから直接トレーニングできる「GraphCast」と呼ばれる機械学習ベースの手法を導入する。
全世界で10日以上、0.25度で、数百の気象変動を1分以内で予測する。
GraphCastは1380の検証対象の90%において,最も正確な運用決定システムよりも優れており,その予測は熱帯低気圧,大気河川,極端な気温など,より厳しいイベント予測を支援する。
graphcastは、正確で効率的な気象予報の鍵となる進歩であり、複雑な動的システムのモデリングにおける機械学習の期待を実現するのに役立つ。
関連論文リスト
- ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather
Forecast [61.138475638813354]
非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。
また,ExEnsembleという名称のトレーニングフリーな極値拡張戦略を導入し,画素値のばらつきを増大させ,予測ロバスト性を向上させる。
提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T10:34:13Z) - FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather
Forecasting [56.73502043159699]
この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。
低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。
2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T13:23:25Z) - Scaling transformer neural networks for skillful and reliable
medium-range weather forecasting [24.02355555479722]
本稿では,標準変圧器バックボーンの変更を最小限に抑えつつ,気象予報の最先端性能であるStormerを紹介する。
Stormerの中核はランダムな予測目標であり、様々な時間間隔で天気のダイナミクスを予測するためにモデルを訓練する。
ウェザーベンチ2では、ストーマーは短距離から中距離の予測で競争力を発揮し、現在の手法を7日を超えて上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-06T19:46:06Z) - Advancing Parsimonious Deep Learning Weather Prediction using the
HEALPix Mesh [3.1514546001123995]
階層的等角領域等緯線画像化(HEALPix)に基づく擬似深層学習天気予報モデルを提案する。
我々は, 約110kmのメッシュ上で約3hの時間分解能で, 任意長鉛時間に対して7つの大気変数を予測した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-11T16:25:48Z) - FengWu: Pushing the Skillful Global Medium-range Weather Forecast beyond
10 Days Lead [93.67314652898547]
人工知能(AI)に基づく高度データ駆動型中距離気象予報システムFengWuについて紹介する。
FengWuは大気力学を正確に再現し、0.25度緯度で37の垂直レベルで将来の陸と大気の状態を予測することができる。
その結果、FengWuは予測能力を大幅に向上させ、熟練した中距離気象予報を10.75日間のリードまで拡張できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-06T09:16:39Z) - Pangu-Weather: A 3D High-Resolution Model for Fast and Accurate Global
Weather Forecast [91.9372563527801]
我々は,世界天気予報を迅速かつ高精度に予測するためのディープラーニングベースのシステムであるPangu-Weatherを紹介する。
初めてAIベースの手法が、最先端の数値天気予報法(NWP)を精度で上回った。
Pangu-Weatherは、極端な天気予報や大規模なアンサンブル予測など、幅広い下流予測シナリオをサポートしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-03T17:19:43Z) - Short-term precipitation prediction using deep learning [5.1589108738893215]
気象フィールドの1つのフレームを用いた3次元畳み込みニューラルネットワークは降水空間分布を予測することができることを示す。
このネットワークは、気象学の39年 (1980-2018) のデータと、連続した米国上空の毎日の降水に基づいて開発されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-05T06:37:24Z) - Smart Weather Forecasting Using Machine Learning:A Case Study in
Tennessee [2.9477900773805032]
本稿では,複数の気象観測所の過去のデータを利用して,シンプルな機械学習モデルを訓練する天気予報手法を提案する。
モデルの精度は、現在の最先端技術と併用するのに十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-25T02:41:32Z) - A generative adversarial network approach to (ensemble) weather
prediction [91.3755431537592]
本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。
提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-13T20:53:17Z) - Improving data-driven global weather prediction using deep convolutional
neural networks on a cubed sphere [7.918783985810551]
深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたデータ駆動型世界天気予報フレームワークを提案する。
このフレームワークの新しい開発には、オフラインの体積保存的マッピングから立方体球格子へのマッピングが含まれる。
我々のモデルでは、入力された大気状態の少ない変数から複雑な表面温度パターンを予測することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-15T19:57:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。