Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather forecasting system

論文の概要: Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather forecasting system

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12462v3
Date: Mon, 8 Apr 2024 15:00:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-10 01:46:19.026929
Title: Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather forecasting system
Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドの人工知能による世界天気予報システムの実現に向けて
Authors: Kun Chen, Lei Bai, Fenghua Ling, Peng Ye, Tao Chen, Jing-Jia Luo, Hao Chen, Yi Xiao, 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。我々は,アダスが地球観測を同化して高品質な分析を行い,長期にわたって安定して運用できることを実証した。この手法を現実のシナリオに適用するのは,私たちが初めてです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 57.5191940978886
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
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 rely on analysis or reanalysis products from traditional numerical weather prediction (NWP) systems as initial conditions for making predictions. Initial states are typically generated by traditional data assimilation components, which are computational expensive and time-consuming. Here we present an AI-based data assimilation model, i.e., Adas, for global weather variables. By introducing the confidence matrix, Adas employs gated convolution to handle sparse observations and gated cross-attention for capturing the interactions between the background and observations. Further, we combine Adas with the advanced AI-based forecasting model (i.e., FengWu) to construct the first end-to-end AI-based global weather forecasting system: FengWu-Adas. We demonstrate that Adas can assimilate global observations to produce high-quality analysis, enabling the system operate stably for long term. Moreover, we are the first to apply the methods to real-world scenarios, which is more challenging and has considerable practical application potential. We have also achieved the forecasts based on the analyses generated by AI with a skillful forecast lead time exceeding that of the IFS for the first time.
Abstract（参考訳）: 気象予報システムは科学や社会にとって重要であり、中規模気象予報に人工知能(AI)を適用する上で重要な成果を上げている。しかし、既存のAIベースの天気予報モデルは、予測を行うための初期条件として、従来の数値天気予報(NWP)システムからの分析や再分析製品に依存している。初期状態は通常、計算コストと時間を要する従来のデータ同化コンポーネントによって生成される。ここでは,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,すなわちアダスについて述べる。信頼行列を導入することで、アダスは緩やかな観測を扱うためにゲート畳み込みを使用し、背景と観測の間の相互作用を捉えるためにゲート交叉配置を用いる。さらに、AdasをAIベースの高度な予測モデル(FengWu)と組み合わせて、初のエンドツーエンドのAIベースのグローバル天気予報システムであるFengWu-Adasを構築します。我々は,アダスが地球観測を同化して高品質な分析を行い,長期にわたって安定して運用できることを実証した。さらに,本手法を現実のシナリオに適用するのは,我々が初めてである。また、AIが生成した分析に基づいて予測を達成し、IFSよりも優れた予測リードタイムを初めて達成した。

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