論文の概要: A Survey on Mathematical Aspects of Machine Learning in GeoPhysics: The Cases of Weather Forecast, Wind Energy, Wave Energy, Oil and Gas Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03206v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 14:44:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 00:30:56.036094
• Title: A Survey on Mathematical Aspects of Machine Learning in GeoPhysics: The Cases of Weather Forecast, Wind Energy, Wave Energy, Oil and Gas Exploration
• Title（参考訳）: 地理物理学における機械学習の数学的側面に関する調査:気象予報・風力エネルギー・波力エネルギー・石油・ガス探査を事例として
• Authors: Miroslav Kosanic and Veljko Milutinovic
• Abstract要約: 本稿では,地球物理学とそれに対応するサブブランチの文脈において,機械学習技術(ML)を適用した最も注目すべき研究についてレビューする。 我々は、これまで達成された進歩と、今後の研究の重要な方向性について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0279748604797907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper reviews the most notable works applying machine learning techniques (ML) in the context of geophysics and corresponding subbranches. We showcase both the progress achieved to date as well as the important future directions for further research while providing an adequate background in the fields of weather forecast, wind energy, wave energy, oil and gas exploration. The objective is to reflect on the previous successes and provide a comprehensive review of the synergy between these two fields in order to speed up the novel approaches of machine learning techniques in geophysics. Last but not least, we would like to point out possible improvements, some of which are related to the implementation of ML algorithms using DataFlow paradigm as a means of performance acceleration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、地球物理学と対応するサブブランチの文脈で機械学習技術(ML)を適用する最も顕著な作品をレビューします。 気象予報,風力エネルギー,波力エネルギー,石油,ガス探査の分野で十分な背景を提供しながら,現在までに達成されている進歩と今後のさらなる研究に向けた重要な方向性について紹介する。 本研究の目的は, これまでの成果を反映し, これら2分野間の相乗効果を総合的に検証し, 地学における機械学習技術の新たなアプローチを高速化することである。 最後に、パフォーマンスの加速手段としてデータフローパラダイムを使用したmlアルゴリズムの実装に関連する改善点を指摘したいと思います。

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