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。

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