論文の概要: Can AI weather models predict out-of-distribution gray swan tropical cyclones?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14932v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 04:03:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:27:31.020746
• Title: Can AI weather models predict out-of-distribution gray swan tropical cyclones?
• Title（参考訳）: AI気象モデルは分布外の白鳥熱帯性サイクロンを予測することができるか?
• Authors: Y. Qiang Sun, Pedram Hassanzadeh, Mohsen Zand, Ashesh Chattopadhyay, Jonathan Weare, Dorian S. Abbot,
• Abstract要約: 1979-2015 ERA5データセットで、すべてのデータで、AIモデルのFourCastNetの独立したバージョンをトレーニングします。 2018-2023 Category 5 TCs (gray swans) でこれらのバージョンの FourCastNet をテストする。 すべてのバージョンは、地球規模の気象に類似した精度をもたらすが、カテゴリー3-5 TCsなしで訓練されたモデルでは、カテゴリー5 TCsを正確に予測することはできない。 Category 3-5 TCなしで訓練されたバージョンは、その流域でカテゴリ5 TCを予測するスキルを示しており、FourCastNetが一般化可能であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7724699133465045
• License:
• Abstract: Predicting gray swan weather extremes, which are possible but so rare that they are absent from the training dataset, is a major concern for AI weather/climate models. An important open question is whether AI models can extrapolate from weaker weather events present in the training set to stronger, unseen weather extremes. To test this, we train independent versions of the AI model FourCastNet on the 1979-2015 ERA5 dataset with all data, or with Category 3-5 tropical cyclones (TCs) removed, either globally or only over the North Atlantic or Western Pacific basin. We then test these versions of FourCastNet on 2018-2023 Category 5 TCs (gray swans). All versions yield similar accuracy for global weather, but the one trained without Category 3-5 TCs cannot accurately forecast Category 5 TCs, indicating that these models cannot extrapolate from weaker storms. The versions trained without Category 3-5 TCs in one basin show some skill forecasting Category 5 TCs in that basin, suggesting that FourCastNet can generalize across tropical basins. This is encouraging and surprising because regional information is implicitly encoded in inputs. No version satisfies gradient-wind balance, implying that enforcing such physical constraints may not improve generalizability to gray swans. Given that current state-of-the-art AI weather/climate models have similar learning strategies, we expect our findings to apply to other models and extreme events. Our work demonstrates that novel learning strategies are needed for AI weather/climate models to provide early warning or estimated statistics for the rarest, most impactful weather extremes.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータセットを欠いているほどに稀な、灰色の白鳥の天気極度の予測は、AIの天気/気候モデルにとって大きな関心事である。 重要なオープンな疑問は、トレーニングセットに存在する弱い天気イベントから、より強く、目に見えない天候極端まで、AIモデルが外挿できるかどうかである。 これをテストするために、1979-2015年のERA5データセットでAIモデルのFourCastNetの独立したバージョンをトレーニングします。 次に、2018-2023 Category 5 TCs (gray swans)でこれらのバージョンのFourCastNetをテストする。 すべてのバージョンは、地球規模の気象に類似した精度をもたらすが、カテゴリー3-5 TCsなしで訓練されたモデルでは、カテゴリー5 TCsを正確に予測することはできず、これらのモデルが弱い嵐から外挿できないことを示している。 カテゴリー3-5TCなしで訓練されたバージョンは、その盆地でカテゴリー5TCを予測できる技術を示しており、FourCastNetは熱帯盆地をまたいで一般化することができることを示唆している。 地域情報は暗黙的に入力にエンコードされているので、これは励ましく驚きます。 勾配-風のバランスを満足するバージョンはなく、そのような物理的制約を強制してもグレースワンの一般化性は向上しないことを意味する。 現在の最先端のAI天気/気候モデルに類似した学習戦略があることを考えると、私たちの発見は他のモデルや極端なイベントにも適用できると期待しています。 我々の研究は、AI気象/気候モデルに新しい学習戦略が必要とされることを示し、最も稀で最も影響の大きい気象の早期警告や推定統計を提供する。

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