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WeatherGenerator

Description du projet

La modélisation du climat dans un monde en mutation

Avec l’intensification du changement climatique, il devient de plus en plus complexe de prévoir les régimes météorologiques et les effets du climat. Les modèles traditionnels se heurtent à des limitations propres à chaque tâche et à des exigences informatiques élevées, et ne parviennent souvent pas à suivre le rythme de l’évolution rapide des données. Ces défis font qu’il est difficile de fournir des informations précises et opportunes dans diverses applications, depuis les prévisions en matière d’énergie renouvelable jusqu’à la préparation aux catastrophes. Pour répondre à ces exigences, il faut adopter une approche résiliente de la modélisation du système terrestre. Le projet WeatherGenerator, financé par l’UE, permettra de construire un modèle de fondation de pointe qui servira de nouveau jumeau numérique à l’initiative Destination Terre de la Commission européenne. Basé sur l’apprentissage par représentation avancée, le projet intègre de nombreuses données sur le système terrestre et utilise les superordinateurs européens pour offrir des prévisions rapides et précises pour diverses applications, établissant ainsi une nouvelle norme dans l’innovation en matière de modélisation du climat.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Ce projet n'a pas encore été classé par EuroSciVoc.
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Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-INFRA-2024-TECH-01

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Coordinateur

EUROPEAN CENTRE FOR MEDIUM-RANGE WEATHER FORECASTS
Contribution nette de l'UE
€ 4 600 070,00
Adresse
SHINFIELD PARK
RG2 9AX READING
Royaume-Uni
Région
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Berkshire
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total
Aucune donnée

Participants (13)

Partenaires (2)