論文の概要: Prompt Federated Learning for Weather Forecasting: Toward Foundation Models on Meteorological Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09152v1
• Date: Sun, 22 Jan 2023 16:47:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 14:46:27.020023
• Title: Prompt Federated Learning for Weather Forecasting: Toward Foundation Models on Meteorological Data
• Title（参考訳）: 気象予報のためのプロンプトフェデレーション学習:気象データに基づく基礎モデルに向けて
• Authors: Shengchao Chen, Guodong Long, Tao Shen, Jing Jiang
• Abstract要約: 地球規模の気候問題に対処するためには、大規模な気象データに基づいて総合的な気象予報を行うための共同プラットフォームを開発する必要がある。 本稿では,複雑な気象データを理解し,天気予報を行う領域にまたがる基礎モデルを構築した。 低リソースセンサの通信と計算の制約を満たすために,新しいプロンプト学習機構が採用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.549578998407675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To tackle the global climate challenge, it urgently needs to develop a collaborative platform for comprehensive weather forecasting on large-scale meteorological data. Despite urgency, heterogeneous meteorological sensors across countries and regions, inevitably causing multivariate heterogeneity and data exposure, become the main barrier. This paper develops a foundation model across regions capable of understanding complex meteorological data and providing weather forecasting. To relieve the data exposure concern across regions, a novel federated learning approach has been proposed to collaboratively learn a brand-new spatio-temporal Transformer-based foundation model across participants with heterogeneous meteorological data. Moreover, a novel prompt learning mechanism has been adopted to satisfy low-resourced sensors' communication and computational constraints. The effectiveness of the proposed method has been demonstrated on classical weather forecasting tasks using three meteorological datasets with multivariate time series.
• Abstract（参考訳）: 地球規模の気象課題に取り組むためには,大規模気象データに基づく総合的な気象予報のための共同プラットフォームの開発を緊急に行う必要がある。 緊急性にもかかわらず、多変量の不均一性とデータ露出を必然的に引き起こす異質な気象センサが、主要な障壁となる。 本稿では,複雑な気象データの理解と天気予報の提供が可能な地域間基盤モデルを開発する。 地域間でのデータ露出の懸念を和らげるため、新しいフェデレーション学習手法が提案され、異種気象データを持つ参加者間で、新しい時空間トランスフォーマーベース基盤モデルを共同で学習する。 さらに、低リソースセンサの通信と計算制約を満たすために、新しいプロンプト学習機構が採用されている。 提案手法の有効性は,多変量時系列を持つ3つの気象データセットを用いて,古典的な天気予報タスクにおいて実証されている。

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