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图ClimaX对关键天气变量的全预报性能与用于不同提前期的最先进的数值天气预报系统IFS的比较。ClimaX已经越来越接近中短期预测，并且在更长的交付周期内也在不断改进。
气候预报
气候预测帮助气候科学家了解不同的强迫因素（例如温室气体浓度和气溶胶排放）如何影响长期气候条件。最近推出了ClimateBench，用于持续评估机器学习技术，以提高气候预测的准确性。该任务与预训练机制有明显不同，其输入和输出与预训练时完全不同。尽管如此，将ClimaX注意力层迁移到此任务仍然会产生与ClimateBench当前最先进的基线相当或更好的性能。
表尽管在预训练期间没有看到任何输入或输出变量，ClimaX的性能仍优于其他基线。
气候模型缩小尺度
由于空间分辨率较粗糙，气候模型通常无法提供足够的细节来分析区域和当地现象。缩小尺度有助于提供高分辨率气候预测，并通过将这些模型与高分辨率区域气候条件相关联来减少这些模型输出的偏差。研究人员通过使用低分辨率气候模型的预测作为输入，并使用再分析气象数据的相应值作为高分辨率目标，评估了ClimaX在这项任务中的表现。研究人员发现ClimaX在所有关键指标上再次优于其他基于深度学习的基线。
表ClimaX在从MPI-ESM5625降尺度到ERA5140625方面比其他深度学习基线表现更好。
图使用ClimaX对关键气候变量的缩小预测进行可视化。
缩放分析
当给予更多计算、数据或参数时，基于Transformer的机器学习架构发现了有益且可预测的缩放属性。ClimaX型号也是如此。研究人员相信这些趋势是有希望的。这是因为与目前其他领域流行的具有数十亿参数的架构相比，这些趋势只能扩展到相当小的模型。此外，还有大量公开的天气和气候数据尚未用于预训练大型模型。
图ClimaX比例律分析。随着模型的增长和更多数据的可用，其在重要任务上的性能不断提高。此外，较大的模型具有更高的样本效率。
使用数据驱动方法进行天气和气候建模的进展
该团队发布了ClimaX，以进一步推进数据驱动的天气和气候建模。该团队的目标是让任何人都能轻松使用现代机器学习技术来解决从局部规模的短期预测到涉及天气和气候变量的长期过程建模等题。ClimaX朝着为此类不同任务提供单一起点的想法迈出了一大步。研究人员迫不及待地想看看这个新兴领域的未来。
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