論文の概要: Hierarchical Autoencoder-based Lossy Compression for Large-scale High-resolution Scientific Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04216v2
• Date: Mon, 6 May 2024 19:54:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 20:23:22.743316
• Title: Hierarchical Autoencoder-based Lossy Compression for Large-scale High-resolution Scientific Data
• Title（参考訳）: 階層型オートエンコーダを用いた大規模高解像度科学データに対するロッシー圧縮
• Authors: Hieu Le, Jian Tao,
• Abstract要約: この研究は、大規模な科学的データを著しく圧縮するニューラルネットワークを提示するが、高い再構成品質も維持する。 提案モデルは,大規模高分解能気候モデルデータセットに適用可能な科学ベンチマークデータを用いて検証した。 本モデルでは,再構成品質を損なうことなく,複数のベンチマークデータセットに対して140の圧縮比を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.831138965071945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lossy compression has become an important technique to reduce data size in many domains. This type of compression is especially valuable for large-scale scientific data, whose size ranges up to several petabytes. Although Autoencoder-based models have been successfully leveraged to compress images and videos, such neural networks have not widely gained attention in the scientific data domain. Our work presents a neural network that not only significantly compresses large-scale scientific data, but also maintains high reconstruction quality. The proposed model is tested with scientific benchmark data available publicly and applied to a large-scale high-resolution climate modeling data set. Our model achieves a compression ratio of 140 on several benchmark data sets without compromising the reconstruction quality. 2D simulation data from the High-Resolution Community Earth System Model (CESM) Version 1.3 over 500 years are also being compressed with a compression ratio of 200 while the reconstruction error is negligible for scientific analysis.
• Abstract（参考訳）: ロスシー圧縮は多くの領域でデータサイズを減らす重要な技術となっている。 この種の圧縮は、最大数ペタバイトの大規模な科学データに特に有用である。 オートエンコーダベースのモデルは画像やビデオの圧縮にうまく活用されているが、そのようなニューラルネットワークは科学データ領域において広く注目を集めていない。 我々の研究は、大規模な科学的データを著しく圧縮するだけでなく、高い再構成品質も維持するニューラルネットワークを提示する。 提案モデルは,大規模高分解能気候モデルデータセットに適用可能な科学ベンチマークデータを用いて検証した。 本モデルでは,再構成品質を損なうことなく,複数のベンチマークデータセットに対して140の圧縮比を達成している。 高分解能地域地球系モデル(CESM)バージョン1.3から500年以上の2次元シミュレーションデータも圧縮比200で圧縮され、復元誤差は科学的分析には無視されている。

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