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Earth2Studio のモデル検索スキル

目的

ユーザーの気象・気候タスクに適した Earth2Studio のモデル、データソース、サンプルを見つけるのを支援します。以下の場合に使用します。GPU／VRAM 要件に基づいてモデルを比較する場合、予報クラス（ナウキャスト、中期予報、季節予報）を選ぶ場合、レキシコンを使って互換性のあるデータソースを探す場合、またはダウンスケーリング、アンサンブル生成、データ同化のギャラリーサンプルを探す場合です。

前提条件

• nvidia.github.io から最新のドキュメントページを取得できるインターネットアクセス
• Earth2Studio のバッジシステム（Class、Region、VRAM、Release）に関する知識

ユーザーが用途に適した Earth2Studio のコンポーネントを見つけられるよう支援します。ユーザーが何をしたいのかを把握し、その用途に適したモデル、データソース、サンプルを、最新のドキュメントで確認したうえで提示してください。

基本原則：暗記せず、最新のドキュメントから見つける

Earth2Studio では、リリースごとにモデル、データソース、サンプルが追加されます。モデルクラスに新しいバッジが追加され、新しいデータソースが登場し、サンプルが再編成されることもあります。このスキル内の静的なリストは、いずれ古くなります。

ルール：

1. コンポーネントを推奨する前に、必ず関連する最新のドキュメントページを取得します。
2. ドキュメントのバッジメタデータ（Region、Class、VRAM、Release）を使って候補を絞り込みます。
3. レキシコンシステムを使って、データソースとモデルの互換性を確認します（ステップ 4 を参照）。
4. ユーザーが詳しく確認できるよう、ドキュメントの URL を提示します。

最新のドキュメントの参照先

必要に応じて以下のページを取得します（すべてを一度に取得せず、ユーザーの質問に必要なものだけを取得してください）。

カテゴリ	URL
予報モデル	https://nvidia.github.io/earth2studio/modules/models_px.html
診断モデル	https://nvidia.github.io/earth2studio/modules/models_dx.html
データ同化	https://nvidia.github.io/earth2studio/modules/models_da.html
データソース（解析）	https://nvidia.github.io/earth2studio/modules/datasources_analysis.html
データソース（予報）	https://nvidia.github.io/earth2studio/modules/datasources_forecast.html
データソース（データフレーム）	https://nvidia.github.io/earth2studio/modules/datasources_dataframe.html
サンプルギャラリー	https://nvidia.github.io/earth2studio/examples/index.html
レキシコンのソース	https://github.com/NVIDIA/earth2studio/tree/main/earth2studio/lexicon

対話の手順

ステップ 1. ユーザーの問題を把握する

ユーザーの発言から以下の項目を把握します（必要に応じて追加の質問をします。質問は最大 3 つまでです）。

• タスクの種類 — 中期予報、ナウキャスティング、ダウンスケーリング／超解像、季節予報／季節内予報、データ同化、気候予測、アンサンブル生成、派生診断
• 地域 — 全球、北米、欧州、アジア、特定の国／地域
• 時間スケール — 何時間先（ナウキャスト）、何日先（中期予報）、何週間／何か月先（季節予報）、気候
• 関心のある変数 — 気温、降水量、風、気圧、放射、特定の気圧面など
• ハードウェアの制約 — GPU の種類、利用可能な VRAM（40GB、48GB、80GB、96GB）
• 決定論的予報かアンサンブルか — 単一の予報、または確率的予報

適切な追加質問の例：「最良推定の単一予報をお探しですか、それとも不確実性を含むアンサンブルをお探しですか？」 — 「用途は何ですか？」 ではありません。

ステップ 2. 関連するモデルのドキュメントを取得する

ユーザーのタスクの種類に応じて、適切なモデルページを取得します。

• 予報 → 予報モデル（px）
• 後処理／ダウンスケーリング／派生変数 → 診断モデル（dx）
• 観測データの統合 → データ同化（da）
• ワークフローで px → dx と連携させることがよくあるため、両方を確認します

ドキュメントページから、候補となる各モデルについて以下を抽出します。

• Class バッジ — NWC、DS、MR、S2S、DA、CM
• Region バッジ — Global、NA、EU、AS など
• Rec VRAM バッジ — 最小 GPU メモリ
• リリース年 — 同じクラスでは、一般に新しいモデルが古いモデルに取って代わります

ユーザーのタスクの種類、地域、ハードウェアに合うモデルに絞り込みます。カタログ全体ではなく、バッジメタデータを添えた候補リストを提示します。

ステップ 3. 関連するデータソースのドキュメントを取得する

ユーザーのデータ要件に基づいて、適切なデータソースのページを取得します。

• 歴史的再解析 → 解析データソース
• リアルタイムまたは運用向け → 予報データソース
• 観測 / 観測所データ → データフレームデータソース

どのデータソースがユーザーの地域と変数をカバーしているかに注意してください。

ステップ 4. レキシコンによる互換性の検証

これが重要な技術的ステップです。Earth2Studio のモデルは、input_coords() を通じて必要な入力変数を宣言します。データソースは、レキシコン VOCAB を通じて利用可能な変数を公開します。データソースのレキシコン VOCAB のキーが、モデルの input_coords(「variable」次元)内のすべての変数を含んでいれば、それらは互換性があります。

検証するには:

1. モデルのドキュメントページまたはソースで input_coords を確認します — 具体的には変数リストを確認します
2. データソースのレキシコンファイル earth2studio/lexicon/<source>.py で VOCAB キーを確認します
3. データソースの VOCAB がモデルに必要なすべての変数をカバーしていることを確認します

ソースコードを直接確認する場合(例: ユーザーがローカルにクローンしている場合)、レキシコンファイルは以下にあります:

earth2studio/lexicon/gfs.py
earth2studio/lexicon/hrrr.py
earth2studio/lexicon/cds.py
earth2studio/lexicon/arco.py
earth2studio/lexicon/wb2.py
... (one per data source)

それぞれが VOCAB: dict[str, str | tuple] を定義し、Earth2Studio の変数名をソース固有の識別子にマッピングします。

互換性の結果を明確に提示してください: 「GraphCastOperational は [変数リスト] を必要とします — GFS と ERA5(ARCO/CDS 経由)はどちらもこれらを提供しますが、HRRR は X より上の気圧面をカバーしていません。」

ステップ 5. サンプルの提案

サンプルギャラリーを取得し、ユーザーのワークフローパターンを示すサンプルを特定します。サンプルはカテゴリ別に整理されています:

• 01_getting_started — 基本的な決定論的、診断、アンサンブルパイプライン
• 02_medium_range — アンサンブル拡張、摂動、サイクロン追跡
• 03_downscaling — CorrDiff、CBottle、アンサンブルダウンスケーリング
• 04_nowcasting — StormCast、StormScope
• 05_data_assimilation — StormCast SDA、HealDA
• 06_seasonal — DLESyM、統計的手法
• 07_misc — 分散推論、IO、カスタムデータ、生成
• 08_extend — カスタムモデル、診断、データソースの構築

最も関連性の高い 1〜3 個のサンプルを出発点としてユーザーに示してください。それぞれが何を示しているのか、そしてそれがユーザーの問題とどのように関係しているのかを説明してください。

ステップ 6. 推奨事項を返す

出力構造(空のセクションは省略):

## Your use case
[1-2 sentence restatement of what the user wants to do]

## Recommended models
| Model | Class | Region | VRAM | Why |
|-------|-------|--------|------|-----|
[Short-list with rationale per row]

## Compatible data sources
| Data Source | Coverage | Compatible with |
|-------------|----------|-----------------|
[Verified via lexicon]

## Relevant examples
- [Example name](link) — what it demonstrates

## Next steps
[What to install, what to read next]

推奨事項は最大 2〜4 個のモデルに抑えてください。複数の選択肢がある場合は、すべてを列挙するのではなく、トレードオフ(精度対速度、決定論的対アンサンブル、VRAM など)を説明してください。

制限事項

• 推奨事項はライブドキュメントの時点のものに限られます。未リリースのモデルは検出できません。
• 新しく追加されたモデルでは、バッジのメタデータが不完全な場合があります。
• レキシコンの互換性チェックを完全に正確に行うにはソースコードへのアクセスが必要です。ドキュメントのみのチェックはおおよそのものになります。

トラブルシューティング

エラー	原因	解決策
モデルページが 404 を返す	リリース後に URL が変更された	更新されたナビゲーションについて https://nvidia.github.io/earth2studio/ を確認してください
レキシコンファイルが見つからない	データソースが新規または名前変更された	earth2studio/lexicon/ ディレクトリで現在のファイル名を検索してください
モデルにバッジがない	モデルドキュメントがまだ更新されていない	仕様についてはモデルのソースコード __init__ または README にフォールバックしてください

担当範囲と対象外

担当範囲: コンポーネントの検出、モデル/データソースの互換性チェック、バッジベースのフィルタリング、サンプルの推奨、ハードウェア適合性の評価。

担当範囲外: インストール(earth2studio-install スキルを使用)、推論コードの作成、モデルのトレーニング、カスタムモデル開発、実行時のデバッグ、PhysicsNeMo モデルの検出。