ECMWF が W&B で天気予報における機械学習研究を加速
「W&B は、さまざまなアプローチを試し、どのアイデアやどのような変更が改善につながったかを理解するのに役立ちました。」
マシュー・チャントリー
機械学習コーディネーター
ECMWF における機械学習
天気は、変化する多くのピースからなる複雑なパズルです。天気を監視するだけでも、かなり難しい場合があります。そして、信頼できる予報を行うことは、それ自体が別の問題です。
最も正確な地球気象モデルを持つとされる欧州中期予報センター (ECMWF) は、過去数年間、気象予報における機械学習の研究に取り組んできました。今年初め、ECMWF が最新の ML を運用に利用し、ニューラル ネットワークを使用して観測を監視したことで、重要なマイルストーンが達成されました。
ECMWF が ML を適用して気象予測を改善する研究を続ける中で、継続的な実験と反復が必要になります。複数の実験を同時に実行するには、さまざまな実行結果を効果的に追跡、比較、分析できるツールの使用が不可欠になります。Weights & Biases は、堅牢な実験追跡機能と豊富なインタラクティブな視覚化機能を備えたプラットフォームとして選ばれ、チームがデータ主導の意思決定とモデルの最適化を促進するのに役立ちました。
分散型MLチーム
「私たちがここで取り組んでいることは、複雑さが増すばかりで、はるかに多くの協力者が必要になることを私たちはよく理解しています」と、ECMWF の機械学習コーディネーターであるマシュー・チャントリー氏は語ります。「これは、1 人か 2 人でプロジェクトに取り組むというものではなく、10 人かそれ以上の人がコード ベースで協力して、モデルをトレーニングし、結果を比較し、次に何をすべきかを決定するようなものです。」
拡大する ML チームの管理に加え、ECMWF は ML エンジニアが組織全体に分散しているという事実にも対処する必要があります。各専門家はさまざまなグループに所属し、さまざまな分野の専門知識と知識を活用しています。さらに、チームは複数の国とタイムゾーンにまたがっています。そのため、調整を促進し、全員が同じ認識を持ち、団結して作業できるようにすることが課題となります。
シームレスなコラボレーションを実現するように設計された Weights & Biases は、チーム全体の ML の取り組みとプロジェクトの洞察を統合するハブとして機能します。最新の Git コミット、ハイパーパラメータ、モデルの重み、メトリックなど、すべてが 1 つの共有ワークスペースに保存されます。これにより、全員の作業が可視化され、過去の実験を簡単に反復できるため、モデルのパフォーマンス、精度、結果の信頼性が向上します。W&B を唯一の信頼できる情報源として活用することで、ECMWF の ML チームは自信を持って共同で自律的に作業できます。
AIFS
ML ベースの天気予報で急速な進歩を遂げているいくつかの著名な企業を基盤として、ECMWF は完全に ML ベースの最初の予報システムを立ち上げ、ライブ予報を自社の Web サイトで利用できるようにしました。ECMWF の既存の統合予報システム (IFS) の補助として開発された人工知能/統合予報システム (AIFS) は、組織の ML の地球システム モデリングへの応用を拡大することを目的としています。このモデルはまだアルファ段階ですが、すでに約 1 度 (111 km) の解像度があり、風、気温、湿度、ジオポテンシャルなどの予測を行うことができます。
「W&B は AIFS 関連の作業をサポートする上で重要な役割を果たしてきました」と Chantry 氏は語ります。「さまざまなメディア タイプを記録し、さまざまな予測のプロットを作成できます。これにより、結果の比較や対比が容易になり、誤ったパターンがないことを確認して、最適なモデルを特定できます。」
モデルの空間的一貫性を評価するためにトレーニング中に W&B に記録された、実際の地球湿度と AIFS 予測のサンプル マップ。
AIFS の開発には反復的な作業が必要であり、それは大量の実験を意味します。モデル開発の取り組みを追跡するために、チームは W&B を利用しています。W&B ダッシュボードを使用すると、ECMWF は実験をリアルタイムで整理して視覚化し、データと結果を 1 つの便利な場所に保存できます。何が機能し、何が機能しなかったかを記録することで、チームは最適なモデルを生産に投入するプロセスを迅速化できます。
「W&B は、さまざまなアプローチを試し、どのアイデアや変更が改善につながったかを理解するのに役立ちました」と Chantry 氏は述べています。
地球システム予測の未来
現在、ECMWF の予報システムは世界最高レベルの 1 つとして認められています。機械学習を業務に取り入れることは、私たちに最も影響を与える気象現象のより優れた予報を提供するという ECMWF の取り組みにおいて、大きな前進を意味します。
チームが気象予報における ML の潜在的領域を探求し続ける中で、迅速な反復と実験をサポートするツールを持つことは非常に重要です。W&B 固有のコラボレーション機能、カスタマイズ可能な視覚化、包括的なモデル トレーニング レコードを活用することで、ECMWF はイノベーションのペースを大幅に加速します。
「W&B は私たちにもっと実験するよう促してくれるので、アイデアからテストまでより早く進むことができます」と Chantry 氏は言います。