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J-GLOBAL ID：202202272923017738   整理番号：22A1041472

高分解能におけるデータ駆動全球天気予測【JST・京大機械翻訳】

Data-driven global weather predictions at high resolutions

著者 (5件)： Taylor John A ( CSIRO Data61 , Canberra, ACT, Australia) ,  Taylor John A (College of Engineering and Computer Science, The Australian National University , Canberra, ACT, Australia) ,  Taylor John A ( Defence Science and Technology Group , Department of Defence, Canberra, ACT, Australia) ,  Larraondo Pablo (Fenner School of Environment and Society, The Australian National University , Canberra, ACT, Australia) ,  de Supinski Bronis R (Livermore Computing, Lawrence Livermore National Laboratory , Livermore, CA, USA)
資料名： International Journal of High Performance Computing Applications  (International Journal of High Performance Computing Applications)
巻： 36  号： 2  ページ： 130-140  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0485A  ISSN： 1094-3420  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会は,優れた科学的,計算的および技術的ブレークスルーの組み合わせによって駆動される数十年にわたって発生する数値気象予測における連続的進歩から非常に利益を得ている。ここでは,データ駆動法が現在,大気科学における主要な進歩の次の波に寄与することを示した。データ駆動モデルは,地球高解像度降水場(0.25°)のような社会に対する重要な気象量を予測することができ,物理学と化学の法則の事前知識なしに,大気の将来の状態の正確な予測を提供できることを示した。また,これらのデータ駆動法が1024の最新のグラフィックス処理ユニットでスーパーコンピュータ上で実行され,データ駆動モデルの急速な訓練をもたらすので,迅速な研究と革新のサイクルをサポートする方法を示す。まとめると,これらの2つの結果は,大気科学と運用天気予報を進めるためのデータ駆動法の重要な可能性を例証する。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 降水 ,  *天気 ,  天気予報 ,  予測 ,  気象 ,  地球 ,  気象学 ,  モデリング ,  モデル ,  *高分解能 ,  スーパコンピュータ
準シソーラス用語： 事前知識 ,  GPU【プロセッサ】 ,  大気科学 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 天気予報 ,  データ駆動モデリング ,  深層ニューラルネットワーク ,  Unet ,  スケーラブルニューラルネットワーク

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高分解能 ,  データ駆動 ,  球 ,  天気 ,  予測