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English(EN) Efficient probabilistic weather forecasting at quarter-degree resolution with two-sided transport attention

新的Astra天气模型计算量更少，优于ECMWF集合预报

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了Astra，一种新颖的概率天气预报模型，该模型以显著减少的计算资源实现了高分辨率。Astra利用了双向传输注意力机制Kantorovich Attention和一个自特征连续排序概率得分（CRPS）。在与WeatherBench 2进行基准测试时，Astra在仅使用其训练计算量的9.8%的情况下，表现与GenCast相当。此外，Astra在所有测试组合上均优于ECMWF集合预报，并在大多数组合上显示出比GenCast更低的CRPS，同时所需的计算能力和内存也大大减少。 AI

影响 该模型的效率可以加速高分辨率天气预报系统的开发和部署。

排序理由 该集群描述了一篇详细介绍新模型及其在基准测试中表现的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Junu Choi, Youngjoon Hong ·

    使用双向传输注意力在四分之一度分辨率下进行高效概率天气预报

    arXiv:2610.35545v1 Announce Type: new Abstract: High-resolution probabilistic weather forecasting remains computationally demanding. Here we present Astra, a 0.25$^\circ$ ensemble model trained on eight H200 GPUs. It combines Kantorovich Attention, a two-sided transport attention…

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