Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting the Future with Future Technologies: Advancements in Large Meteorological Models

論文の概要: Forecasting the Future with Future Technologies: Advancements in Large Meteorological Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06668v1
Date: Wed, 10 Apr 2024 00:52:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-11 15:49:13.647121
Title: Forecasting the Future with Future Technologies: Advancements in Large Meteorological Models
Title（参考訳）: 将来予測技術:大規模気象モデルの発展
Authors: Hailong Shu, Yue Wang, Weiwei Song, Huichuang Guo, Zhen Song,
Abstract要約: 気象予報の分野は、大きなモデルの統合によって大きな変化を遂げた。 FourCastNet、Pangu-Weather、GraphCast、ClimaX、FengWuといったモデルは、正確で高精度な予測を提供することで、顕著な貢献をしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.332582598089642
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The field of meteorological forecasting has undergone a significant transformation with the integration of large models, especially those employing deep learning techniques. This paper reviews the advancements and applications of these models in weather prediction, emphasizing their role in transforming traditional forecasting methods. Models like FourCastNet, Pangu-Weather, GraphCast, ClimaX, and FengWu have made notable contributions by providing accurate, high-resolution forecasts, surpassing the capabilities of traditional Numerical Weather Prediction (NWP) models. These models utilize advanced neural network architectures, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Graph Neural Networks (GNNs), and Transformers, to process diverse meteorological data, enhancing predictive accuracy across various time scales and spatial resolutions. The paper addresses challenges in this domain, including data acquisition and computational demands, and explores future opportunities for model optimization and hardware advancements. It underscores the integration of artificial intelligence with conventional meteorological techniques, promising improved weather prediction accuracy and a significant contribution to addressing climate-related challenges. This synergy positions large models as pivotal in the evolving landscape of meteorological forecasting.
Abstract（参考訳）: 気象予報の分野は、特に深層学習技術を用いた大規模モデルの統合によって大きな変化を遂げている。本稿では,気象予測におけるこれらのモデルの進歩と応用を概観し,従来の予測手法の転換におけるそれらの役割を強調した。 FourCastNet、Pangu-Weather、GraphCast、ClimaX、FengWuといったモデルは、従来の数値天気予報(NWP)モデルよりも正確で高精度な予測を提供することで、顕著な貢献をしている。これらのモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、グラフニューラルネットワーク(GNN)、トランスフォーマーなどの高度なニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、さまざまな気象データを処理し、さまざまな時間スケールと空間解像度の予測精度を向上させる。論文は、データ取得や計算要求を含むこの分野の課題に対処し、モデル最適化とハードウェアの進歩の将来の機会を探る。これは、人工知能と従来の気象技術の統合を強調し、気象予測の精度を改善し、気候関連の課題に対処するための重要な貢献を約束する。このシナジーは、気象予報の進化する風景において、大きなモデルを重要なものとして位置づけている。

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