論文の概要: Towards an End-to-End Artificial Intelligence Driven Global Weather Forecasting System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12462v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 09:05:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 18:40:55.176142
• Title: Towards an End-to-End Artificial Intelligence Driven Global Weather Forecasting System
• Title（参考訳）: 人工知能によるグローバル気象予報システムの実現に向けて
• Authors: Kun Chen, Lei Bai, Fenghua Ling, Peng Ye, Tao Chen, Kang Chen, Tao Han, Wanli Ouyang
• Abstract要約: 我々は,地球規模の気象変動に対するAIに基づくデータ同化モデル,すなわちAdasを提案する。 アダスは、背景から分析を生成することを学び、まばらな観察を行う。 我々は、AIベースの世界天気予報システムFengWu-Adasを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.641391517902186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The weather forecasting system is important for science and society, and significant achievements have been made in applying artificial intelligence (AI) to medium-range weather forecasting. However, existing AI-based weather forecasting models still rely on analysis or reanalysis products from the traditional numerical weather prediction (NWP) systems as initial conditions for making predictions, preventing them from being fully independent systems. As a crucial component of an end-to-end global weather forecasting system, data assimilation is vital in generating initial states for forecasting. In this paper, we present an AI-based data assimilation model, i.e., Adas, for global weather variables, which learns to generate the analysis from the background and sparse observations. Different from existing assimilation methods, Adas employs the gated convolution module to handle sparse observations and the gated cross-attention module for capturing the interactions between observations and background efficiently, which are guided by the confidence matrix to represent the availability and quality of observations. Then, we combine Adas with the advanced AI-based weather forecasting model (i.e., FengWu) and construct the first end-to-end AI-based global weather forecasting system: FengWu-Adas. Experiments demonstrate that Adas can assimilate the simulated global observations with the AI-generated background through a one-year simulation and generate high-quality analysis stably in a cyclic manner. Based on the generated analysis, FengWu-Adas exhibits skillful performance and outperforms the Integrated Forecasting System (IFS) in weather forecasting over seven days.
• Abstract（参考訳）: 気象予報システムは科学・社会にとって重要であり,中距離気象予報に人工知能(AI)を適用する上で重要な成果が得られた。 しかし、既存のaiベースの天気予報モデルは、従来の数値気象予報(nwp)システムからの分析や再分析を初期条件として頼りにしており、完全に独立したシステムになることを防いでいる。 エンド・ツー・エンドの気象予報システムの重要な構成要素として、データ同化は予測のための初期状態の生成に不可欠である。 本稿では,地球規模の気象変動に対するAIに基づくデータ同化モデル,すなわちアダス(Adas)を提案する。 既存の同化法とは異なり、adasはゲート畳み込みモジュール(gated convolution module)を使用してスパース観測を処理し、ゲートクロスアテンションモジュール(gated cross-attention module)を使用して観測と背景の相互作用を効率的に捉える。 次に、AdasをAIベースの高度な天気予報モデル(FengWu)と組み合わせ、AIベースの世界天気予報システムであるFengWu-Adasを構築する。 実験により、Adasは1年間のシミュレーションを通じて、シミュレーションされた地球観測とAI生成した背景を同化し、周期的に安定して高品質な分析を生成できることが示されている。 その結果,7日間の天気予報において,fengwu-adasは熟練した性能を示し,統合予報システム(ifs)を上回った。

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