論文の概要: Living in the Physics and Machine Learning Interplay for Earth Observation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09031v1
• Date: Sun, 18 Oct 2020 16:58:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 04:40:23.912802
• Title: Living in the Physics and Machine Learning Interplay for Earth Observation
• Title（参考訳）: 地球観測のための物理と機械学習の相互作用に生きる
• Authors: Gustau Camps-Valls, Daniel H. Svendsen, Jordi Cort\'es-Andr\'es, \'Alvaro Moreno-Mart\'inez, Adri\'an P\'erez-Suay, Jose Adsuara, Irene Mart\'in, Maria Piles, Jordi Mu\~noz-Mar\'i, Luca Martino
• Abstract要約: 推論は変数の関係を理解し、物理的に解釈可能なモデルを導出することを意味する。 機械学習モデルだけでも優れた近似器であるが、物理学の最も基本的な法則を尊重しないことが多い。 これは、地球系の知識を発見できるアルゴリズムを開発し、適用するための、長期的なAIの集合的なアジェンダである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.669855697331746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most problems in Earth sciences aim to do inferences about the system, where accurate predictions are just a tiny part of the whole problem. Inferences mean understanding variables relations, deriving models that are physically interpretable, that are simple parsimonious, and mathematically tractable. Machine learning models alone are excellent approximators, but very often do not respect the most elementary laws of physics, like mass or energy conservation, so consistency and confidence are compromised. In this paper, we describe the main challenges ahead in the field, and introduce several ways to live in the Physics and machine learning interplay: to encode differential equations from data, constrain data-driven models with physics-priors and dependence constraints, improve parameterizations, emulate physical models, and blend data-driven and process-based models. This is a collective long-term AI agenda towards developing and applying algorithms capable of discovering knowledge in the Earth system.
• Abstract（参考訳）: 地球科学のほとんどの問題は、正確な予測が問題全体のごく一部に過ぎず、システムに関する推論を行うことを目指している。 推論は変数の関係を理解し、物理的に解釈可能で、単純な同義語であり、数学的に計算可能であるモデルを導出する。 機械学習モデルだけでも優れた近似器であるが、質量やエネルギーの保存といった物理学の基本法則を尊重しないことが多いため、一貫性と信頼性が損なわれる。 本稿では,この分野の主な課題を述べるとともに,データから微分方程式をエンコードし,物理プライオリエントと依存制約でデータ駆動モデルを制約し,パラメータ化を改善し,物理モデルをエミュレートし,データ駆動モデルとプロセスベースのモデルをブレンドする。 これは、地球システムにおける知識を発見できるアルゴリズムを開発し、適用するための長期的なaiアジェンダである。

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