論文の概要: DYffusion: A Dynamics-informed Diffusion Model for Spatiotemporal Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01984v1
• Date: Sat, 3 Jun 2023 02:46:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 21:04:59.780045
• Title: DYffusion: A Dynamics-informed Diffusion Model for Spatiotemporal Forecasting
• Title（参考訳）: DYffusion:時空間予測のためのダイナミクスインフォームド拡散モデル
• Authors: Salva R\"uhling Cachay, Bo Zhao, Hailey James, Rose Yu
• Abstract要約: 本稿では,データに符号化された時間的ダイナミクスを利用した動的予測のための拡散モデルのトレーニング手法を提案する。 我々は,従来の拡散モデルの前方および逆過程を模倣するプロセス,時間条件補間器,バックボーン予測器ネットワークを訓練する。 本手法は, 海面温度, ナビエ-ストークス流, スプリングメッシュ系の複雑な力学予測において, 確率論的スキルスコアの指標を競合的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.682702634156268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While diffusion models can successfully generate data and make predictions, they are predominantly designed for static images. We propose an approach for training diffusion models for dynamics forecasting that leverages the temporal dynamics encoded in the data, directly coupling it with the diffusion steps in the network. We train a stochastic, time-conditioned interpolator and a backbone forecaster network that mimic the forward and reverse processes of conventional diffusion models, respectively. This design choice naturally encodes multi-step and long-range forecasting capabilities, allowing for highly flexible, continuous-time sampling trajectories and the ability to trade-off performance with accelerated sampling at inference time. In addition, the dynamics-informed diffusion process imposes a strong inductive bias, allowing for improved computational efficiency compared to traditional Gaussian noise-based diffusion models. Our approach performs competitively on probabilistic skill score metrics in complex dynamics forecasting of sea surface temperatures, Navier-Stokes flows, and spring mesh systems.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはデータ生成と予測をうまく行うことができるが、主に静的画像のために設計されている。 本稿では,データに符号化された時間的ダイナミクスをネットワーク内の拡散ステップと直接結合した動的予測のための拡散モデルのトレーニング手法を提案する。 我々は,従来の拡散モデルの前方および逆過程を模倣する確率的,時間的補間器とバックボーン予測器ネットワークを訓練する。 この設計選択は、自然に多段階および長距離予測機能をエンコードし、高い柔軟性と連続時間サンプリング軌道と、推論時にサンプリングを加速して性能をトレードオフする能力を可能にする。 さらに、動的インフォームド拡散過程は強い帰納バイアスを課し、従来のガウス雑音に基づく拡散モデルと比較して計算効率を向上させることができる。 本手法は,海面温度,ナビエ-ストークス流,およびスプリングメッシュシステムの複雑な動力学予測において,確率的スキルスコアメトリクスを競合的に評価する。

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