Законы масштабирования глобальных моделей погоды

Законы масштабирования глобальных моделей погоды

Глобальные модели погоды являются основой современных прогнозов погоды, но они дороги в вычислительном плане. Исследователи изучают, как улучшить эти модели, чтобы добиться большей точности, не увеличивая при этом вычислительные затраты. В недавней работе, представленной на конференции NeurIPS 2023, ученые показали, что существует предсказуемая зависимость между размером модели, объемом данных и точностью прогнозов. Эта зависимость известна как закон масштабирования.

В исследовании использовался набор моделей, разработанных Google Research, известных как GraphCast. GraphCast — это модель глобального прогноза погоды, основанная на графовых нейронных сетях. Ученые обучили различные версии GraphCast с разным количеством параметров и на разных объемах данных.

Результаты показали, что по мере увеличения размера модели и объема данных точность прогнозов улучшается. В частности, они обнаружили, что увеличение количества параметров модели на порядок приводит к увеличению точности прогнозов примерно на 10%. Увеличение объема данных для обучения также оказало положительное влияние на точность.

Авторы обнаружили, что GraphCast превосходит традиционные модели погоды, такие как Европейский центр средних прогнозов (ECMWF). GraphCast достигает большей точности при сравнимых вычислительных затратах. Это может привести к более точным прогнозам погоды и лучшим инструментам для борьбы с экстремальными погодными явлениями.

Исследование подчеркивает важность масштабирования для улучшения глобальных моделей погоды. Понимание взаимосвязи между размером модели, объемом данных и точностью прогнозов может помочь исследователям разработать более эффективные модели в будущем.

GraphCast