論文の概要: Democracy of AI Numerical Weather Models: An Example of Global Forecasting with FourCastNetv2 Made by a University Research Lab Using GPU

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17028v1
• Date: Wed, 23 Apr 2025 18:15:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.134291
• Title: Democracy of AI Numerical Weather Models: An Example of Global Forecasting with FourCastNetv2 Made by a University Research Lab Using GPU
• Title（参考訳）: AI数値気象モデルの民主主義:GPUを用いた大学研究室によるFourCastNetv2によるグローバル予測の例
• Authors: Iman Khadir, Shane Stevenson, Henry Li, Kyle Krick, Abram Burrows, David Hall, Stan Posey, Samuel S. P. Shen,
• Abstract要約: 本稿では,大学研究グループ間でAIによる世界天気予報モデルの民主化の可能性を示す。 グラフィックス処理ユニット(GPU)とNVIDIAのFourCastNetv2のような無償のAIモデルを活用しています。 i)FourCastNetv2を活用して、指定されたアプリケーションプログラミングインターフェース(API)を介して予測を作成すること、(ii)NVIDIAハードウェアを使用して、オリジナルのFourCastNetモデルをトレーニングすることの両方を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5691313188496996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper demonstrates the feasibility of democratizing AI-driven global weather forecasting models among university research groups by leveraging Graphics Processing Units (GPUs) and freely available AI models, such as NVIDIA's FourCastNetv2. FourCastNetv2 is an NVIDIA's advanced neural network for weather prediction and is trained on a 73-channel subset of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Reanalysis v5 (ERA5) dataset at single levels and different pressure levels. Although the training specifications for FourCastNetv2 are not released to the public, the training documentation of the model's first generation, FourCastNet, is available to all users. The training had 64 A100 GPUs and took 16 hours to complete. Although NVIDIA's models offer significant reductions in both time and cost compared to traditional Numerical Weather Prediction (NWP), reproducing published forecasting results presents ongoing challenges for resource-constrained university research groups with limited GPU availability. We demonstrate both (i) leveraging FourCastNetv2 to create predictions through the designated application programming interface (API) and (ii) utilizing NVIDIA hardware to train the original FourCastNet model. Further, this paper demonstrates the capabilities and limitations of NVIDIA A100's for resource-limited research groups in universities. We also explore data management, training efficiency, and model validation, highlighting the advantages and challenges of using limited high-performance computing resources. Consequently, this paper and its corresponding GitHub materials may serve as an initial guide for other university research groups and courses related to machine learning, climate science, and data science to develop research and education programs on AI weather forecasting, and hence help democratize the AI NWP in the digital economy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、グラフィックス処理ユニット(GPU)とNVIDIAのFourCastNetv2のような無償のAIモデルを活用することで、大学研究グループ間でAI駆動のグローバル気象予報モデルを民主化する可能性を示す。 FourCastNetv2は、NVIDIAの天気予報のための高度なニューラルネットワークであり、ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) Reanalysis v5 (ERA5)データセットの73チャンネルサブセットで、単一のレベルと異なる圧力レベルでトレーニングされている。 FourCastNetv2のトレーニング仕様は公開されていないが、モデルの第一世代であるFourCastNetのトレーニング資料は全ユーザーに公開されている。 トレーニングには64のA100 GPUと16時間を要する。 NVIDIAのモデルは従来の数値気象予測(NWP)と比較して、時間とコストの両方で大幅に削減されているが、公表された予測結果は、GPUの可用性に制限のあるリソース制約のある大学研究グループで進行中の課題を示している。 両方を実証する (i)FourCastNetv2を活用して指定されたアプリケーションプログラミングインターフェース(API)および予測を作成する (ii)NVIDIAハードウェアを利用して、オリジナルのFourCastNetモデルをトレーニングする。 さらに,大学における資源制限研究グループにおけるNVIDIA A100の能力と限界について述べる。 また、データ管理、トレーニング効率、モデル検証についても検討し、限られた高性能コンピューティングリソースを使用することの利点と課題を強調します。 その結果、本論文とそのGitHub資料は、AI天気予報に関する研究・教育プログラムを開発するために、機械学習、気候科学、データサイエンスに関連する他の大学研究グループやコースの初期ガイドとして機能し、デジタル経済におけるAI NWPの民主化に役立てることができる。

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