論文の概要: Long-term instabilities of deep learning-based digital twins of the climate system: The cause and a solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07029v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 09:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 14:07:04.729891
• Title: Long-term instabilities of deep learning-based digital twins of the climate system: The cause and a solution
• Title（参考訳）: 気候システムの深層学習に基づくデジタル双生児の長期不安定性:原因と解決法
• Authors: Ashesh Chattopadhyay and Pedram Hassanzadeh
• Abstract要約: 長期安定は、深層学習に基づくデータ駆動型デジタル双生児にとって重要な特性である。 深層学習に基づく時間積分器における乱流物理と収束の欠如が、このバイアスを増幅し、不安定なエラー伝播をもたらすことを示す。 気候システムのための長期安定なデータ駆動型デジタル双生児を開発し、正確な短期予測を示し、数百年間の長期安定な時間積分と正確な平均と変動性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-term stability is a critical property for deep learning-based data-driven digital twins of the Earth system. Such data-driven digital twins enable sub-seasonal and seasonal predictions of extreme environmental events, probabilistic forecasts, that require a large number of ensemble members, and computationally tractable high-resolution Earth system models where expensive components of the models can be replaced with cheaper data-driven surrogates. Owing to computational cost, physics-based digital twins, though long-term stable, are intractable for real-time decision-making. Data-driven digital twins offer a cheaper alternative to them and can provide real-time predictions. However, such digital twins can only provide short-term forecasts accurately since they become unstable when time-integrated beyond 20 days. Currently, the cause of the instabilities is unknown, and the methods that are used to improve their stability horizons are ad-hoc and lack rigorous theory. In this paper, we reveal that the universal causal mechanism for these instabilities in any turbulent flow is due to \textit{spectral bias} wherein, \textit{any} deep learning architecture is biased to learn only the large-scale dynamics and ignores the small scales completely. We further elucidate how turbulence physics and the absence of convergence in deep learning-based time-integrators amplify this bias leading to unstable error propagation. Finally, using the quasigeostrophic flow and ECMWF Reanalysis data as test cases, we bridge the gap between deep learning theory and fundamental numerical analysis to propose one mitigative solution to such instabilities. We develop long-term stable data-driven digital twins for the climate system and demonstrate accurate short-term forecasts, and hundreds of years of long-term stable time-integration with accurate mean and variability.
• Abstract（参考訳）: 長期安定は、深層学習に基づくデータ駆動型デジタル双生児にとって重要な特性である。 このようなデータ駆動型デジタル双生児は、季節的および季節的な極端な環境事象の予測、多数のアンサンブルメンバーを必要とする確率的予測、および高価なモデルの部品を安価なデータ駆動サロゲートに置き換えることができる計算可能な高分解能地球系モデルを可能にする。 計算コストのため、物理学ベースのデジタルツインは長期安定しているが、リアルタイムな意思決定には難解である。 データ駆動デジタル双子は、より安価な代替手段を提供し、リアルタイムの予測を提供する。 しかし、このようなデジタル双生児は20日以上経つと不安定になるため、短期的な予測を精度良く行うことができる。 現在、不安定の原因は不明であり、安定性の地平線を改善するために用いられる手法はアドホックであり、厳密な理論を欠いている。 本稿では, 乱流におけるこれらの不安定性の普遍的因果メカニズムが, 大規模力学のみを学習し, 小スケールを完全に無視するために, 深層学習アーキテクチャに偏りが生じることを明らかにする。 さらに, 乱流物理学と深層学習に基づく時間積分器の収束の欠如が, このバイアスを増幅し, 不安定な誤差伝播をもたらすことを解明した。 最後に, 準ゲノゾルフローとECMWFリアナリシスデータをテストケースとして, 深層学習理論と基本数値解析のギャップを埋めて, そのような不安定性に対する1つの緩和解を提案する。 気候システムのための長期安定なデータ駆動型デジタルツインを開発し、正確な短期予測を示し、数百年間の長期安定な時間積分と正確な平均と変動性を示す。

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