論文の概要: End-to-end data-driven weather forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00411v2
• Date: Wed, 10 Jul 2024 16:12:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 21:20:03.924885
• Title: End-to-end data-driven weather forecasting
• Title（参考訳）: エンドツーエンドのデータ駆動天気予報
• Authors: Anna Vaughan, Stratis Markou, Will Tebbutt, James Requeima, Wessel P. Bruinsma, Tom R. Andersson, Michael Herzog, Nicholas D. Lane, Matthew Chantry, J. Scott Hosking, Richard E. Turner,
• Abstract要約: Aardvark Weatherは、エンドツーエンドのデータ駆動型天気予報システムである。 生の観測を取り込み、グローバルなグリッド化された予測とローカルステーションの予測を出力する。 興味事の量よりもパフォーマンスを最大化するために、エンドツーエンドに最適化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.219727555662267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weather forecasting is critical for a range of human activities including transportation, agriculture, industry, as well as the safety of the general public. Machine learning models have the potential to transform the complex weather prediction pipeline, but current approaches still rely on numerical weather prediction (NWP) systems, limiting forecast speed and accuracy. Here we demonstrate that a machine learning model can replace the entire operational NWP pipeline. Aardvark Weather, an end-to-end data-driven weather prediction system, ingests raw observations and outputs global gridded forecasts and local station forecasts. Further, it can be optimised end-to-end to maximise performance over quantities of interest. Global forecasts outperform an operational NWP baseline for multiple variables and lead times. Local station forecasts are skillful up to ten days lead time and achieve comparable and often lower errors than a post-processed global NWP baseline and a state-of-the-art end-to-end forecasting system with input from human forecasters. These forecasts are produced with a remarkably simple neural process model using just 8\% of the input data and three orders of magnitude less compute than existing NWP and hybrid AI-NWP methods. We anticipate that Aardvark Weather will be the starting point for a new generation of end-to-end machine learning models for medium-range forecasting that will reduce computational costs by orders of magnitude and enable the rapid and cheap creation of bespoke models for users in a variety of fields, including for the developing world where state-of-the-art local models are not currently available.
• Abstract（参考訳）: 天気予報は、交通、農業、産業、一般市民の安全など、様々な人間の活動にとって重要である。 機械学習モデルは複雑な天気予報パイプラインを変換する可能性があるが、現在のアプローチは依然として数値天気予報システム(NWP)に依存しており、予測速度と精度を制限している。 ここでは、機械学習モデルが、運用中のNWPパイプライン全体を置き換えることができることを実証する。 エンドツーエンドのデータ駆動天気予報システムであるAardvark Weatherは、生の観測を取り込み、グローバルなグリッド化された予測とローカルステーションの予測を出力する。 さらに、興味事量よりもパフォーマンスを最大化するためにエンドツーエンドを最適化することができる。 グローバル予測は、複数の変数とリードタイムの運用NWPベースラインを上回っます。 ローカルステーションの予測は10日間のリードタイムに熟練しており、後処理されたグローバルなNWPベースラインや、人間の予測装置からの入力による最先端のエンドツーエンドの予測システムと同等かつ低いエラーを達成している。 これらの予測は、入力データのわずか85%と既存のNWPとハイブリッドAI-NWPの3桁の計算量を使用して、驚くほど単純なニューラルプロセスモデルで生成される。 我々は、Aardvark Weatherが、現在最先端のローカルモデルが利用できない発展途上国を含む様々な分野のユーザに対して、計算コストを桁違いに削減し、安価かつ迅速かつ安価にベスポークモデルを作成することのできる、中規模予測のための、次世代のエンド・ツー・エンド機械学習モデルの出発点になることを期待している。

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