論文の概要: AtmosMJ: Revisiting Gating Mechanism for AI Weather Forecasting Beyond the Year Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09733v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 13:38:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:03.012134
• Title: AtmosMJ: Revisiting Gating Mechanism for AI Weather Forecasting Beyond the Year Scale
• Title（参考訳）: AtmosMJ:AI天気予報の1年を超えてゲーティングメカニズムを再考
• Authors: Minjong Cheon,
• Abstract要約: 本研究では,ERA5データを球面再マッピングなしで直接操作する深層畳み込みネットワークを提案する。 以上の結果から,AtmosMJは約500日間,安定かつ物理的に妥当な予測が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8951183832371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of Large Weather Models (LWMs) has marked a turning point in data-driven forecasting, with many models now outperforming traditional numerical systems in the medium range. However, achieving stable, long-range autoregressive forecasts beyond a few weeks remains a significant challenge. Prevailing state-of-the-art models that achieve year-long stability, such as SFNO and DLWP-HPX, have relied on transforming input data onto non-standard spatial domains like spherical harmonics or HEALPix meshes. This has led to the prevailing assumption that such representations are necessary to enforce physical consistency and long-term stability. This paper challenges that assumption by investigating whether comparable long-range performance can be achieved on the standard latitude-longitude grid. We introduce AtmosMJ, a deep convolutional network that operates directly on ERA5 data without any spherical remapping. The model's stability is enabled by a novel Gated Residual Fusion (GRF) mechanism, which adaptively moderates feature updates to prevent error accumulation over long recursive simulations. Our results demonstrate that AtmosMJ produces stable and physically plausible forecasts for about 500 days. In quantitative evaluations, it achieves competitive 10-day forecast accuracy against models like Pangu-Weather and GraphCast, all while requiring a remarkably low training budget of 5.7 days on a V100 GPU. Our findings suggest that efficient architectural design, rather than non-standard data representation, can be the key to unlocking stable and computationally efficient long-range weather prediction.
• Abstract（参考訳）: 大規模気象モデル(LWM)の出現は、データ駆動予測の転換点となり、多くのモデルが中規模で従来の数値システムを上回っている。 しかし、数週間を超える安定した長距離自動回帰予測を達成することは大きな課題である。 SFNOやDLWP-HPXのような1年間の安定性を達成する最先端のモデルは、入力データを球面調和やHEALPixメッシュのような非標準空間領域に変換することに頼っている。 このことは、このような表現が物理的な一貫性と長期的な安定性を強制するために必要である、という一般的な仮定につながった。 本稿では,標準緯度-経度格子上で,同等の長距離性能が達成できるかどうかを検証し,仮定に挑戦する。 本研究では,ERA5データを直接操作する深層畳み込みネットワークであるAtmosMJを紹介する。 モデルの安定性は、長期再帰シミュレーションにおけるエラーの蓄積を防ぐために、機能更新を適応的に緩和する新しいGated Residual Fusion(GRF)メカニズムによって実現されている。 以上の結果から,AtmosMJは約500日間,安定かつ物理的に妥当な予測が得られた。 定量的評価では、Pangu-WeatherやGraphCastといったモデルと競合する10日間の予測精度を実現し、V100 GPUのトレーニング予算は5.7日と極めて低い。 この結果から,非標準データ表現よりも効率的な設計が,安定かつ計算効率のよい長距離気象予測の鍵となる可能性が示唆された。

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