Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Fields for Fast and Scalable Interpolation of Geophysical Ocean Variables

論文の概要: Neural Fields for Fast and Scalable Interpolation of Geophysical Ocean Variables

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10444v1
Date: Fri, 18 Nov 2022 14:47:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-22 18:53:28.638613
Title: Neural Fields for Fast and Scalable Interpolation of Geophysical Ocean Variables
Title（参考訳）: 物理的海洋変数の高速かつスケーラブルな補間のためのニューラルフィールド
Authors: J. Emmanuel Johnson, Redouane Lguensat, Ronan Fablet, Emmanuel Cosme, Julien Le Sommer
Abstract要約: 物理海洋学における標準的な復元問題に対して,NerFsが容易に適用可能であることを示す。衛星高度計による海面高さのスパース測定のギャップ充填におけるNerFsの意義について述べる。 NerFsは,地学的な問題に容易に適用可能な,実践的な手法のセットであることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.333802479607541
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Optimal Interpolation (OI) is a widely used, highly trusted algorithm for interpolation and reconstruction problems in geosciences. With the influx of more satellite missions, we have access to more and more observations and it is becoming more pertinent to take advantage of these observations in applications such as forecasting and reanalysis. With the increase in the volume of available data, scalability remains an issue for standard OI and it prevents many practitioners from effectively and efficiently taking advantage of these large sums of data to learn the model hyperparameters. In this work, we leverage recent advances in Neural Fields (NerFs) as an alternative to the OI framework where we show how they can be easily applied to standard reconstruction problems in physical oceanography. We illustrate the relevance of NerFs for gap-filling of sparse measurements of sea surface height (SSH) via satellite altimetry and demonstrate how NerFs are scalable with comparable results to the standard OI. We find that NerFs are a practical set of methods that can be readily applied to geoscience interpolation problems and we anticipate a wider adoption in the future.
Abstract（参考訳）: 最適補間 (Optimal Interpolation, OI) は、地球科学における補間および再構成問題に対して広く用いられる、信頼性の高いアルゴリズムである。衛星ミッションの流入により、より多くの観測にアクセスでき、予測や再分析などの応用においてこれらの観測を活用することがより重要になっている。利用可能なデータ量の増加に伴い、スケーラビリティは標準のOIでは依然として問題であり、多くの実践者がこれらの膨大なデータを利用してモデルハイパーパラメーターを学ぶのを効果的に効果的に防いでいる。本研究では,OIフレームワークの代替としてニューラルフィールド(NerFs)の最近の進歩を活用し,物理海洋学における標準的な再構築問題にどのように適用できるかを示す。衛星高度計による海面高度(SSH)のスパース測定のギャップ充填におけるNerFsの意義を述べるとともに,標準のOIと同等の精度でNerFsのスケーラビリティを実証する。 NerFsは,地学補間問題に容易に適用可能な実用的手法であり,将来広く採用されることを期待している。

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