論文の概要: A Foundation Model for the Earth System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13063v3
- Date: Thu, 21 Nov 2024 20:14:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-25 18:35:57.699988
- Title: A Foundation Model for the Earth System
- Title(参考訳): 地球系の基礎モデル
- Authors: Cristian Bodnar, Wessel P. Bruinsma, Ana Lucic, Megan Stanley, Anna Vaughan, Johannes Brandstetter, Patrick Garvan, Maik Riechert, Jonathan A. Weyn, Haiyu Dong, Jayesh K. Gupta, Kit Thambiratnam, Alexander T. Archibald, Chun-Chieh Wu, Elizabeth Heider, Max Welling, Richard E. Turner, Paris Perdikaris,
- Abstract要約: 我々は、100万時間以上の多様なデータに基づいてトレーニングされた地球システムのための大規模な基盤モデルであるAuroraを紹介します。
オーロラは、大気の質、海波、熱帯のサイクロンの軌道、および専用システムよりも計算コストの桁違いの高解像度の天気予報において、運用上の予測を上回っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 82.73624748093333
- License:
- Abstract: Reliable forecasts of the Earth system are crucial for human progress and safety from natural disasters. Artificial intelligence offers substantial potential to improve prediction accuracy and computational efficiency in this field, however this remains underexplored in many domains. Here we introduce Aurora, a large-scale foundation model for the Earth system trained on over a million hours of diverse data. Aurora outperforms operational forecasts for air quality, ocean waves, tropical cyclone tracks, and high-resolution weather forecasting at orders of magnitude smaller computational expense than dedicated existing systems. With the ability to fine-tune Aurora to diverse application domains at only modest computational cost, Aurora represents significant progress in making actionable Earth system predictions accessible to anyone.
- Abstract(参考訳): 地球系の信頼性の高い予測は、人類の進歩と自然災害からの安全のために不可欠である。
人工知能は、この分野での予測精度と計算効率を改善する大きな可能性を秘めている。
ここでは、Auroraを紹介します。これは、100万時間以上の多様なデータに基づいてトレーニングされた地球システムのための大規模な基盤モデルです。
オーロラは、大気の質、海波、熱帯のサイクロンの軌道、および専用システムよりも計算コストの桁違いの高解像度の天気予報において、運用上の予測を上回っている。
オーロラを様々なアプリケーションドメインに微調整できる能力は、わずかな計算コストでしかなく、実用的な地球系の予測を誰でも利用できるようにするための大きな進歩を示している。
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