論文の概要: Mechanistic Interpretability Tool for AI Weather Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20467v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 11:54:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:11.111267
• Title: Mechanistic Interpretability Tool for AI Weather Models
• Title（参考訳）: AI気象モデルのための機械的解釈可能性ツール
• Authors: Kirsten I. Tempest, Matthias Beylich, George C. Craig,
• Abstract要約: 機械的解釈可能性の概念を取り入れた,オープンソースで高度に適応可能なツールを提案する。 このツールはモデルプロセッサから内部の潜伏表現を整理し、初期解析を可能にする。 グラフニューラルネットワークGraphCastにツールを適用することで、中緯度光合成スケール波と特定の湿度に対する予備的ケーススタディを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) weather models are improving rapidly, and their forecasts are already competitive with long-established traditional Numerical Weather Prediction (NWP). To build confidence in this new methodology, it is critical that we understand how these predictions are generated. This is a huge challenge as these AI weather models remain largely black boxes. In other areas of Machine Learning (ML), mechanistic interpretability has emerged as a framework for understanding ML predictions by analysing the building blocks responsible for them. Here we present an open-source, highly adaptable tool which incorporates concepts from mechanistic interpretability. The tool organises internal latent representations from the model processor and allows for initial analyses, including cosine similarity and Principal Component Analysis (PCA), enabling the user to identify directions in latent space potentially associated with meteorological features. Applying our tool to the graph neural network GraphCast, we present preliminary case studies for mid-latitude synoptic-scale waves and specific humidity. These demonstrate the tool's ability to identify linear combinations of latent channels that appear to correspond to interpretable features.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の気象モデルは急速に改善しており、その予測は古くからある数値天気予報(NWP)と競合している。 この新しい方法論の信頼性を高めるためには、これらの予測がどのように生成されるかを理解することが不可欠である。 これらのAI天気モデルは、ほとんどブラックボックスのままなので、これは大きな課題だ。 機械学習(ML)の他の分野において、機械論的解釈可能性(mechanistic interpretability)は、機械学習の予測を理解するためのフレームワークとして現れている。 ここでは,機械的解釈可能性の概念を取り入れた,オープンソースで高度に適応可能なツールを提案する。 このツールは、モデルプロセッサから内部の潜伏表現を整理し、コサイン類似性や主成分分析(PCA)などの初期分析を可能にし、気象学的特徴に関連する可能性のある潜伏空間の方向を特定できるようにする。 グラフニューラルネットワークGraphCastにツールを適用することで、中緯度光合成スケール波と特定の湿度に対する予備的ケーススタディを提示する。 これらは、解釈可能な特徴に対応するように見える潜在チャネルの線形結合を識別するツールの能力を示している。

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