論文の概要: ClimaX: A foundation model for weather and climate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10343v5
• Date: Mon, 18 Dec 2023 18:16:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 03:01:28.535897
• Title: ClimaX: A foundation model for weather and climate
• Title（参考訳）: climax: 気象と気候の基礎モデル
• Authors: Tung Nguyen, Johannes Brandstetter, Ashish Kapoor, Jayesh K. Gupta, Aditya Grover
• Abstract要約: ClimaXは気象と気候科学のディープラーニングモデルである。 気候データセットの自己教師型学習目標で事前トレーニングすることができる。 気候や気候の様々な問題に対処するために、微調整が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.208269971019504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most state-of-the-art approaches for weather and climate modeling are based on physics-informed numerical models of the atmosphere. These approaches aim to model the non-linear dynamics and complex interactions between multiple variables, which are challenging to approximate. Additionally, many such numerical models are computationally intensive, especially when modeling the atmospheric phenomenon at a fine-grained spatial and temporal resolution. Recent data-driven approaches based on machine learning instead aim to directly solve a downstream forecasting or projection task by learning a data-driven functional mapping using deep neural networks. However, these networks are trained using curated and homogeneous climate datasets for specific spatiotemporal tasks, and thus lack the generality of numerical models. We develop and demonstrate ClimaX, a flexible and generalizable deep learning model for weather and climate science that can be trained using heterogeneous datasets spanning different variables, spatio-temporal coverage, and physical groundings. ClimaX extends the Transformer architecture with novel encoding and aggregation blocks that allow effective use of available compute while maintaining general utility. ClimaX is pre-trained with a self-supervised learning objective on climate datasets derived from CMIP6. The pre-trained ClimaX can then be fine-tuned to address a breadth of climate and weather tasks, including those that involve atmospheric variables and spatio-temporal scales unseen during pretraining. Compared to existing data-driven baselines, we show that this generality in ClimaX results in superior performance on benchmarks for weather forecasting and climate projections, even when pretrained at lower resolutions and compute budgets. The source code is available at https://github.com/microsoft/ClimaX.
• Abstract（参考訳）: 天気と気候のモデリングに対する最先端のアプローチのほとんどは、物理に則った大気の数値モデルに基づいている。 これらのアプローチは、近似が難しい複数の変数間の非線形ダイナミクスと複雑な相互作用をモデル化することを目的としている。 さらに、このような数値モデルの多くは、特に大気現象を微粒な空間分解能と時間分解能でモデル化する場合、計算集約的である。 機械学習に基づく最近のデータ駆動アプローチは、ディープニューラルネットワークを使用してデータ駆動機能マッピングを学習することで、下流の予測や投影タスクを直接解決することを目指している。 しかしながら、これらのネットワークは、特定の時空間的タスクのために、キュレートされた均質な気候データセットを使用して訓練されるため、数値モデルの一般化が欠如している。 さまざまな変数、時空間カバレッジ、物理的接地にまたがる不均質なデータセットを使用してトレーニング可能な、気象と気候科学のための柔軟で汎用的なディープラーニングモデルであるclimaxを開発し、実証する。 ClimaXはTransformerアーキテクチャを拡張し、汎用性を維持しながら利用可能な計算を効果的に利用できる新しいエンコーディングと集約ブロックを提供する。 ClimaXはCMIP6から派生した気候データセットの自己教師型学習目標で事前訓練されている。 事前訓練されたクライマックスは、予訓練中に大気変数や時空間スケールを含む、様々な気候や気象タスクに対処するために微調整することができる。 既存のデータ駆動ベースラインと比較して,ClimaXのこの一般化は,低解像度や計算予算で事前訓練した場合でも,天気予報や気象予報のベンチマークにおいて優れた性能を示すことを示す。 ソースコードはhttps://github.com/microsoft/ClimaXで入手できる。

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