論文の概要: Climate Intervention Analysis using AI Model Guided by Statistical Physics Principles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03258v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 05:09:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 17:28:31.790744
• Title: Climate Intervention Analysis using AI Model Guided by Statistical Physics Principles
• Title（参考訳）: 統計的物理原理に基づくAIモデルによる気候干渉解析
• Authors: Soo Kyung Kim, Kalai Ramea, Salva R\"uhling Cachay, Haruki Hirasawa, Subhashis Hazarika, Dipti Hingmire, Peetak Mitra, Philip J. Rasch, Hansi A. Singh
• Abstract要約: 変動散逸理論(FDT)として知られる統計物理学の原理を応用した新しい解法を提案する。 利用することで,地球系モデルによって生成された大規模なデータセットに符号化された情報を抽出することができる。 我々のモデルであるAiBEDOは、地球および地域表面の気候に対する放射摂動の複雑なマルチタイム効果を捉えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.824166358727082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The availability of training data remains a significant obstacle for the implementation of machine learning in scientific applications. In particular, estimating how a system might respond to external forcings or perturbations requires specialized labeled data or targeted simulations, which may be computationally intensive to generate at scale. In this study, we propose a novel solution to this challenge by utilizing a principle from statistical physics known as the Fluctuation-Dissipation Theorem (FDT) to discover knowledge using an AI model that can rapidly produce scenarios for different external forcings. By leveraging FDT, we are able to extract information encoded in a large dataset produced by Earth System Models, which includes 8250 years of internal climate fluctuations, to estimate the climate system's response to forcings. Our model, AiBEDO, is capable of capturing the complex, multi-timescale effects of radiation perturbations on global and regional surface climate, allowing for a substantial acceleration of the exploration of the impacts of spatially-heterogenous climate forcers. To demonstrate the utility of AiBEDO, we use the example of a climate intervention technique called Marine Cloud Brightening, with the ultimate goal of optimizing the spatial pattern of cloud brightening to achieve regional climate targets and prevent known climate tipping points. While we showcase the effectiveness of our approach in the context of climate science, it is generally applicable to other scientific disciplines that are limited by the extensive computational demands of domain simulation models. Source code of AiBEDO framework is made available at https://github.com/kramea/kdd_aibedo. A sample dataset is made available at https://doi.org/10.5281/zenodo.7597027. Additional data available upon request.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータの可用性は、科学的応用における機械学習の実装において、依然として大きな障害である。 特に、システムが外部の強制や摂動に対してどのように反応するかを推定するには、特別なラベル付きデータやターゲットのシミュレーションが必要である。 本研究では、変動散逸理論(FDT)と呼ばれる統計物理学の原理を利用して、異なる外部フォースのシナリオを迅速に生成できるAIモデルを用いて知識を発見することにより、この問題に対する新しい解決策を提案する。 FDTを利用することで、地球系モデルが生成する大規模なデータセットに符号化された情報を抽出することができる。 我々のモデルであるAiBEDOは、地球および地域表面の気候に対する放射摂動の複雑なマルチタイム効果を捉えることができ、空間的にヘテロジニアスな気候力の探索をかなり加速させることができる。 aibedoの有用性を実証するために,海洋雲の輝きと呼ばれる気候介入手法の例を用いて,雲の輝きの空間的パターンを最適化し,地域的気候目標を達成し,既知の気候の凝縮点を防止することを最終目標とする。 気候科学の文脈における我々のアプローチの有効性を示す一方で、ドメインシミュレーションモデルの広範な計算要求によって制限される他の科学分野にも適用可能である。 aibedoフレームワークのソースコードはhttps://github.com/kramea/kdd_aibedoで入手できる。 サンプルデータセットはhttps://doi.org/10.5281/zenodo.7597027で利用可能である。 リクエスト時に利用できる追加データ。

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