極端な天気の2週間以上の予測：NVIDIA Earth-2プラットフォームの最新機能 極端な天候イベントの頻度と破壊力が増大する中、これらの状況を予測することはますます重要になっています。サブシーズンの気象予報（2週間以上先の予報）は、農業、エネルギー、漁業、政府など、気象変動に敏感なさまざまな業界での積極的な意思決定とリスク管理を支える重要なツールとなっています。農家はどの作物を育て、どのような灌漑計画を立てるかをより適切に選択でき、電力会社は供給と需要のバランスを取ることができます。漁業界は海洋熱波から自らを守ることができ、政府は自然災害や公衆衛生の脅威に備えることができます。 近々に天候や気候を予報するためのAIモデルの使用は、過去数年にわたって研究で大きく進展し、最近では運用環境でも導入されつつあります。NVIDIAのEarth-2プラットフォームは、この課題に対処するために、科学研究者と企業ユーザー向けに高性能かつスケーラブルなツールセットを提供しています。天気予報の専門家はモデルの性能を評価し、AI/機械学習の専門家はさまざまなユースケースやデータセットに対してモデルを開発、カスタマイズ、拡張することができます。 Earth-2の最新バージョンであるEarth2Studioには、サブシーズンからシーズン予報（S2S）能力が追加されました。これは、多層の気候AIモデルと海面温度の推移を予測するオーシャンAIモデルを組み合わせた深層学習モデルです。モデルアーキテクチャはU-Netに基づいており、HEALPixグリッドを使用して解像度を約1度に調整できます。このアーキテクチャは位置埋め込みを使用せず、局所ステンシルに依存しているため、様々な条件での一般的な予測性能を持つ可能性があります。 S2S予報は本質的に確率的で、数ヶ月後の特定の日の天候を正確に予測するものではなく、季節的な条件が平均からどれだけ異なるかの確率を提供します。これは通常、気温や降水量等の気候変数が過去の気候分布の上位三等分（平常以上）、中央三等分（平常）、下位三等分（平常以下）に入る確率として表現されます。 在此之前，UC Irvine的研究人员展示了FourCastNet V2（SFNO）模型在预测大气中的重要季节内变率（如马登-朱利安振荡，MJO）方面与ECMWF预报系统一样有效。同样地，JBA和AXA等企业也采用HENS方法进行S2S预报。現在、Earth2Studioにより、希望S2S予報を行うユーザー向けに新たな Recipes が提供されています。これらのレシピ支持多GPU分散推論，以及并行I/O高效保存生成的预报数据，并可以根据存储空间限制仅保存部分预报输出。これにより、気象領域の専門家たちが初期条件の摂動や異なるモデルチェックポイントのウェイトを使って予報の不確実性を探索し、適切な、カリブレートされたサブシーズン予報のアンサンブルを生成できるようになります。 例えば、2021年北米Pacific Northwest熱波の場合、S2Sモデルは少なくとも3週間前から北アメリカでの暖化異常を予測していましたが、正確な位置と強度を完全に捉えることは難しかったと報告されています。DLESyMモデル、SFNO-HENS、IFS ENSの各予報結果とERA5データの比較が示されるように、モデルは予報期間が長くなるほど正確性が低下します。 S2S予報モデルの採用を加速するためには、領域専門家による評価とフィードバックが必要です。European Centre for Medium-Range Weather Forecasting（ECMWF）主催のAI Weather Questコンペティションは、コミュニティがS2S予報の改善に参加することを促進します。NVIDIAのエンジニアらはこのコンペティションへの参加を準備しており、PhysicsNeMoを使用してカスタムモデルの訓練を行い、評価プロセスを効率化するためのツールも開発しています。これにより、コミュニティはECMWFのAI-WQパッケージとEarth2Studioで生成された予報データを直接評価できるようになります。 一般的に、大型S2Sアンサンブル予報の効率的な推論とスコアリングは科学プロセスの不可欠な部分です。性能評価には多数の予報をスコアリングすることが必要であり、このプロセスはリソース集中的です。Earth2Studioでは、8つのGPUを使用すると1年分のDLESyMアンサンブル予報を2時間未満で実行し、スコアリングできるようになりました。これが、地球システムモデリングにおけるS2S予報の精度が現行モデル（IFS ENS）と同等であることを示しています。 まとめ サブシーズンの気象予報は農業、エネルギー、漁業、政府など、気候変動に影響を受けやすい多くの業界にとって不可欠なものとなっています。NVIDIA Earth2Studioの新機能により、気象領域の専門家はDLESyMのようなプレトレーニングされた大気・海洋結合AI予報モデルの評価と検証が可能となり、大型アンサンブル予報を生成することができます。AI Weather Questコンペティションやオープンソースライブラリの提供を通じて、この予報技術の普及と改良がさらに加速されることでしょう。 関連情報 ECMWF AI Weather Questコンペティション：これへの参加を促すためのNVIDIAの取り組み。 PhysicsNeMo：カスタムモデルの訓練と評価に使用されるツール。 Earth-2プラットフォーム：GTCセッションなどで詳しく説明されています。企業がAIを活用して大型アンサンブル予報を行う方法についても紹介されている。 注：残り100文字 NVIDIA Earth-2プラットフォームは、気象科学の前進を支える重要な基盤となっています。同社は、高性能でスケーラブルなツールを提供することで、気候変動への対策を促進するという missions を持っています。業界では、この技術の採用に対する期待が高まっており、さらなる研究と開発により予報の精度が向上することが見込まれています。