Apprentissage automatique et modèles climatiques : Des défis à venir

Les efforts récents se sont concentrés sur l'utilisation des réseaux de neurones pour améliorer notre compréhension des modèles climatiques et de turbulence. Ces modèles sont indispensables pour prédire le temps et les schémas climatiques. Cependant, il y a deux principaux défis quand il s'agit d'appliquer des réseaux de neurones à ces systèmes complexes : la rareté de certains événements et la présence d'oscillations rapides qui compliquent la modélisation des processus plus lents.

#Les bases de la dynamique atmosphérique

Les flux atmosphériques et océaniques sont influencés par la rotation de la Terre. À des échelles plus grandes, ces flux changent lentement sur plusieurs jours. Mais ils incluent aussi des mouvements rapides appelés ondes inertie-gravité. Comprendre comment séparer ces dynamiques lentes et rapides est crucial pour prédire avec précision le temps et les schémas climatiques. Le concept de "Manifold lent" a été introduit pour aider à résoudre ce problème.

Un modèle notable dans l'étude des modèles météorologiques est le modèle Lorenz 63, connu pour son comportement chaotique. En s'appuyant sur ça, le modèle Lorenz 80 capture mieux comment interagissent les dynamiques lentes et rapides. Avec l'essor des techniques d'apprentissage automatique, les chercheurs explorent des moyens d'apprendre automatiquement les paramètres qui gouvernent ces interactions dans les modèles climatiques. Cependant, beaucoup de ces techniques manquent de fiabilité pour une utilisation généralisée.

#Le rôle de l'apprentissage automatique

La croissance rapide de l'apprentissage automatique a ouvert de nouvelles opportunités dans la recherche scientifique. Différentes méthodes ont émergé pour analyser les données de systèmes complexes, comme les schémas météorologiques, et pour apprendre à prédire ces systèmes à partir des données. Les chercheurs se concentrent sur l'apprentissage des paramétrisations à l'échelle subgrille dans les modèles climatiques à résolution grossière, mais la complexité de ces systèmes entraîne souvent des défis en matière d'interprétabilité et de fiabilité.

Il y a eu des progrès dans le développement de paramétrisations neuronales stables pour les modèles fluides, surtout dans des conditions turbulentes. Cependant, les défis sous-jacents liés aux équations fondamentales de la dynamique atmosphérique restent largement non résolus. Le modèle Lorenz 80 est utilisé comme métaphore pour mettre en évidence les problèmes clés qui doivent être résolus pour des applications efficaces de l'apprentissage automatique dans la modélisation climatique.

#Dynamiques lentes et rapides

Dans le modèle Lorenz 80, à faibles nombres de Rossby, les solutions montrent principalement un mouvement lent, dominé par des Ondes de Rossby. À mesure que le nombre de Rossby augmente, des oscillations rapides émergent aux côtés de dynamiques lentes. Cette coexistence complique les tentatives de paramétriser les mouvements lents et de capturer correctement les oscillations rapides. Un tel mélange de dynamiques a été observé dans différents modèles, y compris ceux tenant compte des interactions générées par les fronts météorologiques et les jets.

Les régions connaissant une activité convective organisée, en particulier dans les tropiques, créent des ondes de gravité, qui peuvent couvrir une large gamme de longueurs d'onde. Ces ondes de gravité peuvent aussi être assez énergétiques, contribuant significativement à l'énergie cinétique totale dans certaines zones de l'océan. Ces interactions soulignent la complexité qui surgit lorsque des composants lents et rapides coexistent dans des systèmes dynamiques.

#Défis dans l'apprentissage des paramétrisations neuronales

L'un des principaux défis lors de l'utilisation des réseaux de neurones dans ce contexte est la difficulté de capturer le mouvement lent d'équilibre tout en représentant les oscillations rapides. Pour apprendre à représenter correctement le mouvement lent, les chercheurs prétraitent généralement les variables cibles par filtrage passe-bas. Cela aide à isoler les composants lents. Cependant, le processus d'apprentissage des réseaux de neurones reste sensible à la manière dont les ensembles de données sont divisés en sous-ensembles d'entraînement, de validation et de test.

Lorsqu'ils sont correctement entraînés, les réseaux de neurones peuvent apprendre à capturer les dynamiques lentes, mais ils peuvent avoir du mal dans les prédictions en temps réel en raison des transitions irrégulières entre états lents et rapides. Ces transitions irrégulières peuvent entraîner de grandes différences dans les performances des modèles neuronaux, même lorsque leurs processus d'entraînement sont similaires. Cette sensibilité signifie que de petits changements dans la manière dont les ensembles de données sont construits peuvent mener à des variations significatives dans les résultats.

#Transitions irrégulières et leur impact

Les transitions irrégulières dans la dynamique du modèle Lorenz 80 créent des défis importants pour le processus d'apprentissage. Dans des régimes plus simples-où les oscillations rapides sont minimales-les réseaux de neurones peuvent atteindre une grande précision, comparable aux méthodes traditionnelles. En revanche, dans les régimes où des événements rares se produisent, les réseaux de neurones ont des difficultés à capturer efficacement les dynamiques.

Par exemple, dans le cas à haute fréquence, les solutions peuvent rester dans un état spécifique pendant de longues périodes, mais la probabilité de telles occurrences diminue rapidement. Pendant ce temps, dans des régimes chaotiques lents dépourvus d'oscillations rapides, les changements d'état se produisent plus régulièrement, permettant aux réseaux de neurones d'apprendre plus efficacement.

#Surmonter la barrière de haute fréquence

S'attaquer aux défis posés par un mélange de dynamiques lentes et rapides nécessite une attention particulière à la structure du modèle. Les chercheurs ont tenté de créer des réseaux de neurones qui paramétrisent directement les oscillations rapides sans filtrage. Cependant, ces modèles ont souvent du mal à capturer les détails complexes des composants lents et rapides du système.

Même en utilisant des réseaux plus grands avec plus de couches et de neurones, les chercheurs ont constaté que les réseaux pouvaient mal représenter la dynamique globale et échouer à dépeindre avec précision les caractéristiques du modèle original. Dans certains cas, les modèles ont produit des prédictions irréalistes, soulignant la complexité de capturer toute la gamme de comportements présents dans la dynamique atmosphérique.

#La voie à suivre

Malgré les frustrations rencontrées lors de l'utilisation des techniques d'apprentissage automatique pour modéliser des dynamiques atmosphériques complexes, il y a encore un potentiel pour que ces méthodes contribuent à la science climatique. S'attaquer aux problèmes soulevés par des événements rares et l'interaction des dynamiques lentes et rapides sera crucial alors que notre compréhension des systèmes climatiques évolue.

Une direction prometteuse implique d'utiliser des algorithmes pour simuler des événements rares. En améliorant la manière dont les données sont échantillonnées et en s'assurant que le processus d'entraînement est conscient de ces occurrences rares, les chercheurs espèrent entraîner des réseaux de neurones plus efficacement. À mesure que ces techniques s'améliorent, elles peuvent conduire à des modèles plus fiables pour prédire les temps et les schémas climatiques, améliorant finalement notre compréhension des dynamiques atmosphériques et de ses complexités.

#Conclusion

L'intersection de l'apprentissage automatique et de la science atmosphérique représente un domaine de recherche en pleine expansion. En tirant parti des réseaux de neurones, les chercheurs peuvent aborder les complexités des modèles climatiques, mais des défis importants demeurent. Comprendre l'équilibre entre les dynamiques lentes et rapides, ainsi que s'attaquer aux événements rares, sera essentiel pour affiner ces modèles. Alors que les avancées continuent, nous pourrions trouver des moyens plus efficaces d'utiliser l'apprentissage automatique dans l'étude des dynamiques atmosphériques, améliorant notre compréhension des systèmes climatiques de la Terre.