データ駆動型気象モデルの解釈

この論文は、GraphCastのような複雑なデータ駆動型気象モデルにおける解釈可能性という重要な問題に取り組んでいます。単に精度を評価するだけでなく、これらのモデルがどのように結果を達成しているのかを理解しようとしています。大規模言語モデルの解釈可能性の技術を適用することにより、著者はモデルの内部表現にエンコードされた物理的特徴を明らかにすることを目指しています。これは、これらのモデルへの信頼を構築し、科学的発見に活用するための重要な一歩であり、研究者がモデルの推論を理解し、潜在的なバイアスや制限を特定することを可能にします。

• •LLMからの解釈可能性技術をデータ駆動型気象モデルに適用。
• •モデルの内部表現内で解釈可能な物理的特徴を特定。
• •これらの特徴を調査および変更する能力を示し、予測における物理的に一貫した変化をもたらす。
• •データ駆動型物理モデルの信頼性と科学的価値を高めることを目指す。