論文の概要: MoWE : A Mixture of Weather Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09052v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 23:15:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.168401
• Title: MoWE : A Mixture of Weather Experts
• Title（参考訳）: MoWE : 気象専門家の混在
• Authors: Dibyajyoti Chakraborty, Romit Maulik, Peter Harrington, Dallas Foster, Mohammad Amin Nabian, Sanjay Choudhry,
• Abstract要約: 本稿では,データ駆動気象予測の限界を克服するために,Mixture of Experts (MoWE) アプローチを提案する。 MoWEモデルは、個々の専門家よりもはるかに低い計算資源で訓練されている。 本手法の有効性を実証し,最高性能のAI気象モデルよりも最大10%低いルート平均正方形誤差(RMSE)を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2335780120432824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven weather models have recently achieved state-of-the-art performance, yet progress has plateaued in recent years. This paper introduces a Mixture of Experts (MoWE) approach as a novel paradigm to overcome these limitations, not by creating a new forecaster, but by optimally combining the outputs of existing models. The MoWE model is trained with significantly lower computational resources than the individual experts. Our model employs a Vision Transformer-based gating network that dynamically learns to weight the contributions of multiple "expert" models at each grid point, conditioned on forecast lead time. This approach creates a synthesized deterministic forecast that is more accurate than any individual component in terms of Root Mean Squared Error (RMSE). Our results demonstrate the effectiveness of this method, achieving up to a 10% lower RMSE than the best-performing AI weather model on a 2-day forecast horizon, significantly outperforming individual experts as well as a simple average across experts. This work presents a computationally efficient and scalable strategy to push the state of the art in data-driven weather prediction by making the most out of leading high-quality forecast models.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型気象モデルは最近最先端のパフォーマンスを達成したが、近年は進歩が鈍化している。 本稿では、新しい予測器を作成するのではなく、既存のモデルの出力を最適に組み合わせることで、これらの制約を克服する新しいパラダイムとして、Mixture of Experts(MoWE)アプローチを提案する。 MoWEモデルは、個々の専門家よりもはるかに低い計算資源で訓練されている。 我々のモデルはビジョントランスフォーマーベースのゲーティングネットワークを用いており、予測リード時間に基づいて、各グリッドポイントにおける複数の「エキスパート」モデルの寄与を重み付けするために動的に学習する。 このアプローチは、Root Mean Squared Error (RMSE) の観点から、どのコンポーネントよりも正確な合成決定論的予測を生成する。 本手法の有効性を実証し,2日間の予測地平線上でのAI天気モデルよりも最大10%低いRMSEを達成し,個々の専門家を著しく上回る結果を得た。 この研究は、先進的な高品質予測モデルから最大限を活用して、データ駆動型天気予報の最先端を推し進める、計算効率が高くスケーラブルな戦略を示す。

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