Fugu-MT 論文翻訳(概要): EWMoE: An effective model for global weather forecasting with mixture-of-experts

論文の概要: EWMoE: An effective model for global weather forecasting with mixture-of-experts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06004v2
Date: Fri, 23 Aug 2024 05:30:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-26 19:37:13.504485
Title: EWMoE: An effective model for global weather forecasting with mixture-of-experts
Title（参考訳）: EWMoE: 専門知識の混合による地球規模の天気予報に有効なモデル
Authors: Lihao Gan, Xin Man, Chenghong Zhang, Jie Shao,
Abstract要約: 本研究では,地球規模の天気予報に有効なモデルであるEWMoEを提案する。本モデルは,3次元絶対位置埋め込み,Mixture-of-Experts層,および2つの特定の損失関数の3つの重要な要素を組み込んで予測精度を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.695845790670147
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Weather forecasting is a crucial task for meteorologic research, with direct social and economic impacts. Recently, data-driven weather forecasting models based on deep learning have shown great potential, achieving superior performance compared with traditional numerical weather prediction methods. However, these models often require massive training data and computational resources. In this paper, we propose EWMoE, an effective model for accurate global weather forecasting, which requires significantly less training data and computational resources. Our model incorporates three key components to enhance prediction accuracy: 3D absolute position embedding, a core Mixture-of-Experts (MoE) layer, and two specific loss functions. We conduct our evaluation on the ERA5 dataset using only two years of training data. Extensive experiments demonstrate that EWMoE outperforms current models such as FourCastNet and ClimaX at all forecast time, achieving competitive performance compared with the state-of-the-art models Pangu-Weather and GraphCast in evaluation metrics such as Anomaly Correlation Coefficient (ACC) and Root Mean Square Error (RMSE). Additionally, ablation studies indicate that applying the MoE architecture to weather forecasting offers significant advantages in improving accuracy and resource efficiency. Code is available at https://github.com/Tomoyi/EWMoE.
Abstract（参考訳）: 気象予報は気象学研究にとって重要な課題であり、直接的な社会的・経済的影響がある。近年,ディープラーニングに基づくデータ駆動型天気予報モデルに大きな可能性を示し,従来の数値天気予報法と比較して優れた性能を示した。しかし、これらのモデルは大規模なトレーニングデータと計算資源を必要とすることが多い。本稿では,正確な気象予報を行うための効果的なモデルであるEWMoEを提案する。本モデルは,3次元絶対位置埋め込み,Mixture-of-Experts(MoE)層,および2つの特定の損失関数の3つの重要な要素を組み込んで予測精度を向上させる。 2年間のトレーニングデータを用いて,ERA5データセットの評価を行った。 EWMoEは、Anomaly correlation Coefficient(ACC)やRoot Mean Square Error(RMSE)といった評価指標において、最先端のPangu-WeatherやGraphCastと比較して、常に予測時にFourCastNetやClimaXのような現在のモデルよりも優れており、競争性能が向上している。さらに,気象予報へのMoEアーキテクチャの適用は,精度と資源効率を向上させる上で大きな利点をもたらすことが示唆された。コードはhttps://github.com/Tomoyi/EWMoE.comで入手できる。

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