論文の概要: Learning Variational Data Assimilation Models and Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12941v1
• Date: Sat, 25 Jul 2020 14:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 01:30:41.357033
• Title: Learning Variational Data Assimilation Models and Solvers
• Title（参考訳）: 変分データ同化モデルの学習と解法
• Authors: Ronan Fablet, Bertrand Chapron, Lucas. Drumetz, Etienne Memin, Olivier Pannekoucke, Francois Rousseau
• Abstract要約: データ同化のためのエンドツーエンドニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。 提案するエンドツーエンド学習アーキテクチャの重要な特徴は、教師なし戦略と教師なし戦略の両方を用いてNNモデルをトレーニングできることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.22350850350653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses variational data assimilation from a learning point of view. Data assimilation aims to reconstruct the time evolution of some state given a series of observations, possibly noisy and irregularly-sampled. Using automatic differentiation tools embedded in deep learning frameworks, we introduce end-to-end neural network architectures for data assimilation. It comprises two key components: a variational model and a gradient-based solver both implemented as neural networks. A key feature of the proposed end-to-end learning architecture is that we may train the NN models using both supervised and unsupervised strategies. Our numerical experiments on Lorenz-63 and Lorenz-96 systems report significant gain w.r.t. a classic gradient-based minimization of the variational cost both in terms of reconstruction performance and optimization complexity. Intriguingly, we also show that the variational models issued from the true Lorenz-63 and Lorenz-96 ODE representations may not lead to the best reconstruction performance. We believe these results may open new research avenues for the specification of assimilation models in geoscience.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習の観点からの変動データ同化について述べる。 データ同化(data assimilation)は、いくつかの状態の時間発展を再構築することを目的としている。 ディープラーニングフレームワークに組み込まれた自動微分ツールを用いて,データ同化のためのエンドツーエンドニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。 ニューラルネットワークとして実装された変分モデルと勾配に基づく解法という,2つの重要なコンポーネントで構成されている。 提案するエンドツーエンド学習アーキテクチャの重要な特徴は、教師なし戦略と教師なし戦略の両方を用いてNNモデルをトレーニングできることである。 Lorenz-63 と Lorenz-96 の数値実験では、復元性能と最適化複雑性の両面から、古典的な勾配に基づく変動コストの最小化を報告している。 興味深いことに、真の Lorenz-63 と Lorenz-96 ODE 表現から発行される変分モデルが、最高の再構成性能に繋がらないことも示している。 これらの結果は、地球科学における同化モデルの仕様化に向けた新たな研究の道を開くかもしれない。

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