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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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WeatherGenerator

Descripción del proyecto

Modelos climáticos para un mundo cambiante

A medida que se intensifica el cambio climático, resulta cada vez más complejo predecir los patrones meteorológicos y los efectos climáticos. Los modelos tradicionales se enfrentan a limitaciones específicas de las tareas y a grandes exigencias computacionales, por lo que a menudo no consiguen seguir el ritmo de unos datos que cambian con rapidez. Estos retos dificultan la obtención de información precisa y oportuna en diversas aplicaciones, desde la previsión de energías renovables hasta la preparación ante catástrofes. Para hacer frente a estas exigencias es necesario un enfoque resiliente de la modelización de los sistemas terrestres. El equipo del proyecto WeatherGenerator, financiado con fondos europeos, construirá un modelo de cimientos de última generación como nuevo gemelo digital de la iniciativa Destino Tierra de la Comisión Europea. Basado en el aprendizaje avanzado de representaciones, en el proyecto se integran amplios datos del sistema terrestre y se utilizan los superordenadores europeos para ofrecer predicciones rápidas y precisas para diversas aplicaciones, lo que establece un nuevo estándar en la innovación de la modelización climática.

Objetivo

This project will build the WeatherGenerator – the world’s best generative Foundation Model of the Earth system – that will serve as a new Digital Twin for Destination Earth. The WeatherGenerator will be based on representation learning and create a general and versatile tool that models the dynamics of the Earth system based on a large variety of Earth system data. The WeatherGenerator will be task-independent and will improve results for a wide range of machine learning applications when compared to task specific machine learning tools. It will also be more resilient for climate applications when the underlying data distributions are changing, and it will lead to a significant reduction in computational costs and faster turnaround times.

To achieve this, we will: (1) Collect and use the most important datasets of Earth system science including data from Digital Twins of Destination Earth, selected observations, analysis and reanalysis datasets, and output of conventional Earth system models. (2) Build the WeatherGenerator as a novel representation learning-based machine learning tool that exploits the full potential of Europe’s largest supercomputers. (3) Engage with the wider community via services and apply the WeatherGenerator for 22 selected applications that can be integrated into the Destination Earth framework. The applications include global and local predictions, local downscaling, data assimilation, model post-processing, and impact applications in the domains of renewable energy, water, health and food.

The project consortium that will build the WeatherGenerator consists of experts in machine learning, supercomputing and Earth system sciences, and includes industry, SMEs, and leading operational weather centers. The WeatherGenerator will lead to key innovations in weather and climate science and machine learning to enable Europe to establish and defend leadership with respect to machine-learning based Earth system modelling.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

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Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-INFRA-2024-TECH-01

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Coordinador

EUROPEAN CENTRE FOR MEDIUM-RANGE WEATHER FORECASTS
Aportación neta de la UEn
€ 4 600 070,00
Dirección
SHINFIELD PARK
RG2 9AX READING
Reino Unido
Región
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Berkshire
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total
Sin datos

Participantes (13)

Socios (2)