최근 ECMWF(유럽 중기 기상 예보 센터)는 여러 유럽 국가의 기상 및 수문 부서와 함께 기계 학습 일기 예보 시스템을 만들기 위해 "Anemoi"라는 공동 계획을 공동으로 시작했습니다. 고급 데이터 기반 모델은 유럽 국가의 기상 및 수문 부서에서 자체 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고 운영하는 데 도움이 되는 핵심 구성 요소입니다.
Anemoi는 ECMWF에서 개발한 실험적인 AIFS(인공지능 예측 시스템)를 기반으로 구축되었으며 AIFS 코드 기반을 더욱 확장하여 더 광범위한 사용자의 요구 사항을 충족합니다. 해당 코드는 GitHub에서 무료로 사용할 수 있으며 누구나 라이선스를 통해 이를 사용하거나 개발에 기여할 수 있습니다.
Anemoi에는 인공 지능 일기 예보 프로세스의 다양한 측면을 다루는 Python 언어로 작성된 여러 소프트웨어 패키지가 포함되어 있습니다. Anemoi 데이터 세트 구성 요소는 기상 데이터와 다양한 소스 및 다양한 형식의 관측 데이터로부터 기계 학습에 최적화된 데이터 세트를 생성하여 높은 효율성을 보장합니다. 모델 훈련을 위한 품질, 일관성 및 최적화된 데이터는 데이터 준비 프로세스를 크게 단순화할 수 있으며 Anemoi 훈련 구성 요소는 높은 수준의 유연성을 제공하며 사용자는 수정 없이 구성 파일을 통해 훈련 프로세스의 대부분을 수정할 수 있습니다. 심층적인 프로그래밍 전문 지식이 없는 기상학자가 데이터 기반 일기 예보 모델을 실험할 수 있도록 기본 코드를 수정합니다. Anemoi 모델 구성 요소는 모델 개발에서 배포까지 원활하게 전환할 수 있도록 효율성과 최소 종속성을 목표로 하는 모델 코드를 제공합니다. ; Anemoi 추론 구성 요소는 ECMWF의 인공 지능 모델 경험을 기반으로 하며 훈련된 모델을 비즈니스에 신속하게 배포할 수 있습니다. Anemoi 그리기 구성 요소는 사용자 정의 그래프 생성을 지원하며 연구원은 쉽게 차트를 시각화할 수 있습니다.
현재 Anemoi에는 스페인 국립 기상 연구소, 덴마크 기상 연구소, 독일 기상청, 핀란드 기상 연구소, 이탈리아 공군 기상청, 네덜란드 왕립 기상 연구소, 노르웨이 기상청, Météo-France, 스위스 기상청과 벨기에 왕립 기상청이 연구소에 참여합니다. 일부 국가에서는 Anemoi를 기반으로 기계 학습 모델을 만드는 데 진전을 이루었습니다. 예를 들어 노르웨이 기상청은 스칸디나비아 지역 모델을 만들었고, 독일 기상청은 글로벌 수치 예측 모델(ICON) 데이터를 사용하여 이라는 모델을 개발하고 있습니다. AICON. 데이터 기반 일기예보 모델.
