最近、ヨーロッパ中期予報センター (ECMWF) は、ヨーロッパ数カ国の気象局および水文局と共同で、機械学習天気予報システムを構築する「Anemoi」と呼ばれる共同計画を立ち上げました。高度なデータ駆動型モデル。ヨーロッパ諸国の気象局および水文局が独自のデータを使用してモデルをトレーニングし、運用で実行するのに役立つ重要なコンポーネントです。
Anemoi は、ECMWF によって開発された実験的な人工知能予測システム (AIFS) を基盤として構築されており、より幅広いユーザーのニーズを満たすために AIFS コード ベースをさらに拡張しています。そのコードは GitHub で無料で入手でき、ライセンスがあれば誰でも使用したり開発に貢献したりできます。
Anemoi には、人工知能天気予報プロセスのさまざまな側面をカバーする、Python 言語で書かれた複数のソフトウェア パッケージが含まれています。Anemoi データ セット コンポーネントは、さまざまなソースおよびさまざまな形式の気象データと観測データから機械学習に最適化されたデータ セットを生成し、高品質のデータを確実に提供できます。モデル トレーニング用の高品質で一貫性のある最適化されたデータにより、データ準備プロセスが大幅に簡素化されます。Anemoi トレーニング コンポーネントは高度な柔軟性を提供し、ユーザーは基礎となるコードを変更せずにトレーニング プロセスのほとんどの側面を変更できます。深いプログラミングの専門知識を持つ気象学者は、データ駆動型の天気予報モデルを実験することもできます。Anemoi モデル コンポーネントは、効率性と最小限の依存関係を目的としたモデル コードを提供し、モデル開発から展開へのスムーズな移行を保証します。 on ECMWF 人工知能モデルの経験により、トレーニングされたモデルをビジネスに迅速に展開できるようになり、Anemoi 描画コンポーネントはカスタム グラフ生成をサポートし、研究者がグラフを簡単に視覚化できるようになります。
現在、アネモイにはスペイン国立気象研究所、デンマーク気象研究所、ドイツ気象局、フィンランド気象研究所、イタリア空軍気象局、オランダ王立気象研究所、ノルウェー気象局、メテオフランス、スイス気象局とベルギー王立気象局が参加。一部の国では、アネモイに基づく機械学習モデルの作成が進んでいます。たとえば、ノルウェー気象局はスカンジナビアの地域モデルを作成し、ドイツ気象局は全球数値予報モデル (ICON) データを使用して、と呼ばれるモデルを開発しています。 AICON。データドリブンの天気予報モデル。
