論文の概要: Evaluation of Deep Neural Operator Models toward Ocean Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11814v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 22:38:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 16:25:46.801241
• Title: Evaluation of Deep Neural Operator Models toward Ocean Forecasting
• Title（参考訳）: 海洋予測に向けた深部神経オペレーターモデルの評価
• Authors: Ellery Rajagopal, Anantha N.S. Babu, Tony Ryu, Patrick J. Haley Jr., Chris Mirabito, Pierre F.J. Lermusiaux
• Abstract要約: ディープ・ニューラル・オペレーター・モデルは、古典的な流体の流れと現実的な海洋力学のシミュレーションを予測することができる。 我々はまず,シリンダーを過ぎる2次元流体の模擬実験で,このような深部ニューラルネットワークモデルの能力を評価する。 次に,中部大西洋帯およびマサチューセッツ湾における海洋表層循環予測への応用について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3774866290142281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Data-driven, deep-learning modeling frameworks have been recently developed for forecasting time series data. Such machine learning models may be useful in multiple domains including the atmospheric and oceanic ones, and in general, the larger fluids community. The present work investigates the possible effectiveness of such deep neural operator models for reproducing and predicting classic fluid flows and simulations of realistic ocean dynamics. We first briefly evaluate the capabilities of such deep neural operator models when trained on a simulated two-dimensional fluid flow past a cylinder. We then investigate their application to forecasting ocean surface circulation in the Middle Atlantic Bight and Massachusetts Bay, learning from high-resolution data-assimilative simulations employed for real sea experiments. We confirm that trained deep neural operator models are capable of predicting idealized periodic eddy shedding. For realistic ocean surface flows and our preliminary study, they can predict several of the features and show some skill, providing potential for future research and applications.
• Abstract（参考訳）: データ駆動のディープラーニングモデリングフレームワークは、最近時系列データの予測のために開発されている。 このような機械学習モデルは、大気や海洋を含む複数の領域で有用であり、一般により大きな流体群集で有用である。 本研究は, 古典流体の再生・予測における深層ニューラルオペレーターモデルの有効性と, 現実的な海洋力学のシミュレーションについて検討する。 まず,シリンダーを過ぎる2次元流れをシミュレートしたモデルを用いて,これらの深層ニューラルオペレータモデルの能力評価を行った。 次に, 大西洋岸中部とマサチューセッツ湾における海面循環予測への応用について検討し, 実海実験に使用する高分解能データ同化シミュレーションから学ぶ。 訓練されたディープ・ニューラル・オペレーター・モデルは、理想的な周期的エディー・シェディングを予測することができることを確認した。 現実的な海面流れと予備的な研究のために、彼らはいくつかの特徴を予測し、いくつかのスキルを示し、将来の研究と応用の可能性を提供することができる。

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