Fugu-MT 論文翻訳(概要): Harnessing Diverse Data for Global Disaster Prediction: A Multimodal Framework

論文の概要: Harnessing Diverse Data for Global Disaster Prediction: A Multimodal Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16747v1
Date: Thu, 28 Sep 2023 17:36:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-02 16:59:38.176756
Title: Harnessing Diverse Data for Global Disaster Prediction: A Multimodal Framework
Title（参考訳）: 地球規模の災害予測に多様なデータを活用するマルチモーダルフレームワーク
Authors: Gengyin Liu, Huaiyang Zhong
Abstract要約: 本研究は, 新たな多モーダル災害予測フレームワークを提案する。気象学的要因と地形学的要因との関係から, 地すべりや地すべりの予測に着目する。モデルは利用可能なデータに基づいて慎重に構築されており、クラス不均衡に対処するための戦略も実装しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As climate change intensifies, the urgency for accurate global-scale disaster predictions grows. This research presents a novel multimodal disaster prediction framework, combining weather statistics, satellite imagery, and textual insights. We particularly focus on "flood" and "landslide" predictions, given their ties to meteorological and topographical factors. The model is meticulously crafted based on the available data and we also implement strategies to address class imbalance. While our findings suggest that integrating multiple data sources can bolster model performance, the extent of enhancement differs based on the specific nature of each disaster and their unique underlying causes.
Abstract（参考訳）: 気候変動が激化するにつれて、正確な世界的な災害予測の緊急性が高まる。本研究は,気象統計,衛星画像,テキスト情報を組み合わせた,新しい多モード災害予測フレームワークを提案する。気象・地形要因との関連から,特に「略奪」と「地すべり」の予測に焦点をあてた。モデルは利用可能なデータに基づいて慎重に構築されており、クラス不均衡に対処するための戦略も実装しています。以上の結果から,複数のデータソースを統合することでモデル性能が向上する可能性が示唆された。

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