地球システムのための基盤モデル「Aurora」：従来の予測システムを凌駕する性能と効率性

Concepts de base

膨大な地球システムデータで学習した基盤モデル「Aurora」は、従来の予測システムを上回る精度と効率性で、大気質、海洋波、熱帯低気圧の進路、高解像度気象予報など、地球システム予測の複数の分野において最先端の性能を発揮します。

Résumé

地球システムのための基盤モデル「Aurora」：論文要約

本稿では、地球システムのための基盤モデルである「Aurora」に関する研究論文を要約します。

地球システムの予測は、人間社会にとって極めて重要です。近年、バレンシアの洪水、ニューデリーの深刻な大気汚染、米国東部を襲ったハリケーン「ヘレン」や「ミルトン」など、自然災害が相次いでいます。このような災害への備えとして、また、農業から医療、国際商業に至るまで、様々な分野において、地球システムの予測は不可欠となっています。
従来の地球システム予測モデルは、複雑な物理学的知識に基づいて構築されており、気象、大気質、海流、海氷、ハリケーンなど、様々な変数を予測することができます。しかし、これらのモデルは、計算コストが高く、維持管理に専門的な知識と人員を必要とするという課題を抱えています。また、長年の開発期間を経て複雑化した構造は、迅速な改善を困難にしています。さらに、サブグリッドスケールプロセスなどの近似を含むため、精度にも限界があります。
近年、機械学習は様々な分野でブレークスルーをもたらしており、複雑な予測システムを簡素化し、優れた成果を上げる可能性を示しています。地球科学の分野でも、1990年代から機械学習、特にニューラルネットワークを用いた地球予測の研究が進められてきました。しかし、当時のモデルは、計算能力の制約から、完全な力学系を置き換えるまでには至りませんでした。
2023年、ニューラルネットワークを用いた気象予測モデル「Pangu-Weather」が登場し、従来の予測システムを上回る性能を達成しました。これを皮切りに、AIベースの気象予測モデルの開発が活発化しています。しかし、これらの進歩は、主に解像度0.25度の全球中期気象予報に集中しており、海洋力学、波浪モデリング、大気化学など、他の重要な分野では、依然として大きなギャップが存在します。

本論文では、多様な予測タスクに対応可能な地球システムのための基盤モデル「Aurora」を紹介します。Auroraは、膨大な地球システムデータで事前学習され、その後、特定のタスクに合わせて微調整されます。
Auroraの構造と学習方法
Auroraは、(1) 異種入力データを共通の潜在的な3次元表現に変換するエンコーダ、(2) 時間経過に伴う表現を進化させるプロセッサ、(3) 標準的な3次元表現を目的の予測値に変換するデコーダの3つの部分で構成されています。プロセッサは3D Swin Transformer、エンコーダとデコーダはPerceiverベースのモジュールとして実装されています。異なるリードタイムの予測は、予測値を入力としてモデルに再帰的にフィードバックすることで生成されます。
Auroraは、大気と海洋の流れ、および関連する二次プロセスを支配するダイナミクスを学習するために、膨大な地球システムデータセットを用いて学習されます。この最初の学習フェーズは「事前学習」と呼ばれ、予測データ、解析データ、再解析データ、気候シミュレーションデータなどが含まれます。事前学習の後、学習した汎用表現を活用して、新しいタスク、新しいデータセット、新しい変数に効率的に適応させる「微調整」と呼ばれる2番目の学習フェーズに入ります。事前学習は大量のデータと計算コストを必要としますが、微調整は比較的低コストで実行できます。
Auroraの性能評価
Auroraは、事前学習で使用するデータ量とモデルサイズを同時に大きくすることで、微調整タスクにおいてこれまでにない性能を達成しています。本論文では、多様なデータを用いた事前学習が、特に極値の予測において、検証性能を向上させることを示しています。また、モデルサイズを10倍にするごとに、検証性能が約6%向上することも示しています。
Auroraの性能を既存の数値モデルやAIモデルと比較するために、解像度0.25度の全球中期気象予報タスクにおいて、Auroraを微調整し、その性能を評価しました。その結果、Auroraは、最先端の数値予報モデルであるIFSや、AIモデルであるGraphCastを上回る性能を達成しました。

Idées clés tirées de

A Foundation Model for the Earth System

by Cristian Bod... à arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.13063.pdf

Questions plus approfondies

Auroraの予測精度は、気候変動の影響をどのように受けるでしょうか？

気候変動は、地球システムの平均状態を変化させるだけでなく、極端現象の頻度、強度、パターンも変化させます。Auroraは、過去の膨大な地球システムデータから学習するため、気候変動の影響が顕著になるにつれて、その予測精度にいくつかの影響が出ることが考えられます。

予測精度の低下: Auroraの学習データは過去の気候を反映しているため、気候変動が進行し、地球システムの挙動が過去のデータから逸脱するにつれて、予測精度が低下する可能性があります。特に、極端現象の予測において、この影響は顕著になる可能性があります。
新たなパターン学習の必要性: 気候変動は、地球システムに新たなパターンを生み出す可能性があります。Auroraがこのような新たなパターンを捉え、正確な予測を行うためには、継続的な学習とモデルの更新が必要となります。
データバイアスの影響: 気候変動の影響は地域によって異なり、観測データの質や量にもばらつきがあります。Auroraの学習データに偏りがあると、特定の地域や現象において予測精度が低下する可能性があります。
これらの課題に対処するためには、以下のような対策が考えられます。

気候変動を考慮した学習データの利用: 気候モデルを用いて将来の気候シナリオを生成し、それを学習データに組み込むことで、気候変動への対応能力を高めることができます。
継続的な学習とモデルの更新: 最新の観測データや気候変動に関する知見を取り入れ、Auroraのモデルを継続的に学習し、更新していくことが重要です。
データバイアスの軽減: 観測データのばらつきを補正する手法や、複数のデータソースを統合する手法を用いることで、データバイアスの影響を軽減することができます。
AuroraのようなAIモデルは、気候変動の影響を大きく受ける可能性がありますが、上記のような対策を講じることで、その影響を最小限に抑え、将来の気候変動下においても高精度な予測を提供できる可能性があります。

AuroraのようなAIモデルの利用は、従来の地球システム予測モデルの開発を完全に置き換えることになるのでしょうか？

AuroraのようなAIモデルは、従来の地球システム予測モデルと比べて、計算コストが低く、開発期間も短縮できる可能性を示しています。しかし、現時点では、AIモデルが従来のモデルを完全に置き換えることは難しいと考えられます。

物理法則の理解: 従来のモデルは、物理法則に基づいて構築されており、地球システムの挙動を物理的に説明することができます。一方、AIモデルは、データに基づいて予測を行うため、その予測根拠を物理的に説明することが難しい場合があります。
極端現象の予測: 従来のモデルは、極端現象の予測においても一定の精度を確保しています。一方、AIモデルは、学習データに含まれないような極端現象に対しては、予測精度が低下する可能性があります。
説明責任: 従来のモデルは、その予測根拠が明確であるため、予測結果の説明責任を果たしやすいという利点があります。一方、AIモデルは、予測根拠がブラックボックス化しやすいため、説明責任の観点から課題が残ります。
したがって、AuroraのようなAIモデルは、従来のモデルを完全に置き換えるのではなく、両者を相補的に活用していくことが重要です。具体的には、

AIモデルによる予測精度の向上: AIモデルは、従来のモデルでは計算コストなどの制約から表現できなかったプロセスを表現できる可能性があり、予測精度向上に貢献できます。
計算コストの削減: AIモデルは、従来のモデルと比べて計算コストが低いため、より高解像度な予測や、より多くのアンサンブル予測を効率的に実行することができます。
新たな知見の発見: AIモデルは、従来のモデルでは見落とされていた地球システム内の関係性を発見できる可能性があり、新たな知見の獲得に貢献できます。
このように、AIモデルと従来のモデルを組み合わせることで、より高精度で、より効率的な地球システム予測システムを構築できる可能性があります。

Auroraの技術を応用することで、地球規模の課題解決に貢献できる他の分野は何でしょうか？

Auroraで示された、膨大なデータを用いた大規模モデルの事前学習と、特定タスクへのファインチューニングというアプローチは、地球規模の課題解決に貢献できる可能性を秘めています。以下に、Auroraの技術を応用できる可能性のある分野を具体的に示します。

再生可能エネルギーの予測と最適化: 太陽光発電や風力発電など、再生可能エネルギーの予測は、気象条件に大きく左右されます。Auroraの技術を応用することで、より高精度な発電量予測が可能となり、電力系統の安定化や再生可能エネルギーの導入促進に貢献できます。
水資源管理の高度化: 気候変動の影響により、水資源の需給バランスが変化し、洪水や干ばつなどのリスクが高まっています。Auroraの技術を応用することで、降水量や河川流量の予測精度を向上させ、効率的な水資源管理や災害リスク軽減に貢献できます。
食料生産の安定化: 気候変動は、農業生産にも大きな影響を与えます。Auroraの技術を応用することで、気温や降水量の変化による作物の生育状況を予測し、適切な農作物の選択や栽培方法の調整、収穫量の予測など、食料生産の安定化に貢献できます。
生態系保全と生物多様性の維持: 気候変動は、生態系や生物多様性にも深刻な影響を与えます。Auroraの技術を応用することで、気候変動による生態系の変化や生物種の分布の変化を予測し、効果的な保全活動や生物多様性の維持に貢献できます。
感染症の発生予測と対策: 気候変動は、感染症の発生リスクにも影響を与えます。Auroraの技術を応用することで、気温や湿度などの気象条件と感染症の発生状況の関係性を分析し、感染症の発生予測や効果的な対策に貢献できます。
これらの分野において、Auroraの技術を応用することで、地球規模の課題解決に向けた取り組みを加速させることが期待されます。