論文の概要: ACE: A fast, skillful learned global atmospheric model for climate prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02074v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 14:15:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 13:58:35.529796
• Title: ACE: A fast, skillful learned global atmospheric model for climate prediction
• Title（参考訳）: ACE: 気候予測のための高速で熟練した地球大気モデル
• Authors: Oliver Watt-Meyer, Gideon Dresdner, Jeremy McGibbon, Spencer K. Clark, Brian Henn, James Duncan, Noah D. Brenowitz, Karthik Kashinath, Michael S. Pritchard, Boris Bonev, Matthew E. Peters, Christopher S. Bretherton
• Abstract要約: 既存のMLベースの大気モデルは、気候予測には適していない。 本稿では,既存の100km大域大気モデルに対する機械学習エミュレータであるACEについて述べる。 10年間安定しており、明確な制約なしに柱の水分をほとんど保存し、基準モデルの気候を忠実に再現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.778315723816549
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing ML-based atmospheric models are not suitable for climate prediction, which requires long-term stability and physical consistency. We present ACE (AI2 Climate Emulator), a 200M-parameter, autoregressive machine learning emulator of an existing comprehensive 100-km resolution global atmospheric model. The formulation of ACE allows evaluation of physical laws such as the conservation of mass and moisture. The emulator is stable for 10 years, nearly conserves column moisture without explicit constraints and faithfully reproduces the reference model's climate, outperforming a challenging baseline on over 80% of tracked variables. ACE requires nearly 100x less wall clock time and is 100x more energy efficient than the reference model using typically available resources.
• Abstract（参考訳）: 既存のMLベースの大気モデルは、長期的な安定性と物理的一貫性を必要とする気候予測には適していない。 我々は,既存の100km大域大気モデルに対して,200Mパラメータの自己回帰機械学習エミュレータであるACE(AI2 Climate Emulator)を提案する。 ACEの定式化は、質量や水分の保存のような物理法則の評価を可能にする。 エミュレータは10年間安定しており、明示的な制約なしに柱の水分をほとんど保存し、基準モデルの気候を忠実に再現し、トラックされた変数の80%以上で挑戦的なベースラインを上回っている。 ACEは壁時計の時間が100倍近く必要であり、通常利用可能なリソースを使用する基準モデルよりもエネルギー効率が100倍高い。

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