論文の概要: HAiVA: Hybrid AI-assisted Visual Analysis Framework to Study the Effects
of Cloud Properties on Climate Patterns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07859v1
- Date: Sat, 13 May 2023 07:55:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 19:20:01.517928
- Title: HAiVA: Hybrid AI-assisted Visual Analysis Framework to Study the Effects
of Cloud Properties on Climate Patterns
- Title（参考訳）: HAiVA: クラウド特性が気候パターンに与える影響を研究するためのハイブリッドAI支援ビジュアル分析フレームワーク
- Authors: Subhashis Hazarika, Haruki Hirasawa, Sookyung Kim, Kalai Ramea, Salva
R. Cachay, Peetak Mitra, Dipti Hingmire, Hansi Singh, Phil J. Rasch
- Abstract要約: マリン・クラウド・ブライトニング(Marine Cloud Brightening、MCB)は、雲の反射率の修正であり、周囲の領域を冷却する。
そこで我々は,このような科学的研究を推進するために,ハイブリッドAI支援視覚分析フレームワークを提案する。
気候科学者のチームと協力して、クラウド-気候応答関数をエミュレートするハイブリッドAIモデルを開発しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.716196892532721
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Clouds have a significant impact on the Earth's climate system. They play a
vital role in modulating Earth's radiation budget and driving regional changes
in temperature and precipitation. This makes clouds ideal for climate
intervention techniques like Marine Cloud Brightening (MCB) which refers to
modification in cloud reflectivity, thereby cooling the surrounding region.
However, to avoid unintended effects of MCB, we need a better understanding of
the complex cloud to climate response function. Designing and testing such
interventions scenarios with conventional Earth System Models is
computationally expensive. Therefore, we propose a hybrid AI-assisted visual
analysis framework to drive such scientific studies and facilitate interactive
what-if investigation of different MCB intervention scenarios to assess their
intended and unintended impacts on climate patterns. We work with a team of
climate scientists to develop a suite of hybrid AI models emulating
cloud-climate response function and design a tightly coupled frontend
interactive visual analysis system to perform different MCB intervention
experiments.
- Abstract（参考訳）: 雲は地球の気候システムに大きな影響を及ぼす。
これらは地球の放射収支を調整し、温度と降水量の地域的変化を促進する上で重要な役割を担っている。
これにより、雲は、雲の反射率の修正を意味するマリン・クラウド・ブライトニング(MCB)のような気候介入技術に理想的である。
しかし,MCBの意図しない影響を避けるためには,気候応答関数に対する複雑な雲の理解を深める必要がある。
従来のアース・システム・モデルによる介入シナリオの設計とテストは計算コストがかかる。
そこで我々は,このような科学的研究を進めるためのハイブリッドAI支援視覚分析フレームワークを提案し,様々なMCB介入シナリオをインタラクティブに検討し,その意図的かつ意図しない影響が気候パターンに与える影響を評価する。
我々は気候科学者のチームと協力して,クラウドと気候の応答関数を模倣するハイブリッドaiモデル群を開発し,異なるmcb介入実験を行うための,密結合したフロントエンドインタラクティブなビジュアル分析システムを設計する。
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