論文の概要: Challenges of learning multi-scale dynamics with AI weather models: Implications for stability and one solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07029v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 10:52:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 23:11:43.296149
• Title: Challenges of learning multi-scale dynamics with AI weather models: Implications for stability and one solution
• Title（参考訳）: AI天気モデルによるマルチスケールダイナミックス学習の課題:安定性と一つの解決策
• Authors: Ashesh Chattopadhyay, Y. Qiang Sun, Pedram Hassanzadeh,
• Abstract要約: 現在のAIベースの天気モデルでは、数週間または数ヶ月以上経つと、短期的な天気予報を正確に行うことができる。 不安定性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。 我々は、気候システムのための長期的物理的に一貫性のあるデータ駆動モデルを開発し、正確な短期予測を実証する。
• 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 and physical consistency are critical properties for AI-based weather models if they are going to be used for subseasonal-to-seasonal forecasts or beyond, e.g., climate change projection. However, current AI-based weather models can only provide short-term forecasts accurately since they become unstable or physically inconsistent when time-integrated beyond a few weeks or a few months. Either they exhibit numerical blow-up or hallucinate unrealistic dynamics of the atmospheric variables, akin to the current class of autoregressive large language models. 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 quasi-geostrophic flow and European Center for Medium-Range Weather Forecasting (ECMWF) Reanalysis data as test cases, we bridge the gap between deep learning theory and numerical analysis to propose one mitigative solution to such unphysical behavior. We develop long-term physically-consistent data-driven models for the climate system and demonstrate accurate short-term forecasts, and hundreds of years of time-integration with accurate mean and variability.
• Abstract（参考訳）: 長期的な安定性と物理的一貫性は、AIベースの気象モデルにとって重要な特性である。 しかし、現在のAIベースの天気モデルは、数週間または数ヶ月以上経つと、不安定または物理的に不整合になるため、短期的な予測しか提供できない。 数値的な爆発か、大気変数の非現実的なダイナミクスを幻覚させるかのいずれかであり、これは現在の自己回帰的大言語モデルと同様である。 不安定性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。 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、不安定なエラーの伝播を引き起こすことをさらに解明する。 最後に, 準地栄養流と欧州中距離気象予報センター(ECMWF)の再解析データを事例として, 深層学習理論と数値解析のギャップを埋めて, このような不物理的行動に対する緩和解を提案する。 我々は、気候システムのための長期的物理的に一貫性のあるデータ駆動モデルを開発し、正確な短期予測を示し、数百年間の時間積分と正確な平均と変動性を示す。

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