XiChen: 4次元変分知識を用いた観測スケーラブルな完全AI駆動型世界気象予報システム

最近の人工知能（AI）の進歩は、気象予報を革命的に変える大きな可能性を示しています。しかし、多くのAI駆動型モデルは初期条件の設定に数値気象予報（NWP）システムに依存しており、これはしばしばスーパーコンピューターで数時間かかることがあります。本稿では、XiChen（シーチェン）という最初の観測スケーラブルな完全AI駆動型全球気象予報システムを紹介します。このシステムはデータ同化（DA）から中期予報までの全プロセスをわずか17秒で完了することができます。 XiChenは、気象予報のために事前学習された基礎モデルに基づいて構築されています。さらに、このモデルはその後観測演算子とDAモデルとして微調整され、従来の観測データや生の衛星観測データをスケーラブルに同化することが可能となります。また、4次元変分法の知識が統合されているため、XiChenのDAおよび中期予報の精度は運用中のNWPシステムと匹敵し、驚くことに8.25日を超える有効な予報期間を達成しています。 これらの結果は、XiChenがNWPシステムに依存せずに完全AI駆動型気象予報へ向けて強い潜在能力を持つことを示しています。