論文の概要: OceanNet: A principled neural operator-based digital twin for regional oceans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00813v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 21:45:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 04:41:34.223006
• Title: OceanNet: A principled neural operator-based digital twin for regional oceans
• Title（参考訳）: OceanNet: 地域海洋のための原理的ニューラルオペレーターベースのデジタルツイン
• Authors: Ashesh Chattopadhyay, Michael Gray, Tianning Wu, Anna B. Lowe, Ruoying He,
• Abstract要約: 本研究は、海洋循環のための原理的ニューラルオペレーターベースのデジタルツインであるOceanNetを紹介する。 オーシャンネットは北西大西洋西部境界流(ガルフストリーム)に適用される
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While data-driven approaches demonstrate great potential in atmospheric modeling and weather forecasting, ocean modeling poses distinct challenges due to complex bathymetry, land, vertical structure, and flow non-linearity. This study introduces OceanNet, a principled neural operator-based digital twin for ocean circulation. OceanNet uses a Fourier neural operator and predictor-evaluate-corrector integration scheme to mitigate autoregressive error growth and enhance stability over extended time scales. A spectral regularizer counteracts spectral bias at smaller scales. OceanNet is applied to the northwest Atlantic Ocean western boundary current (the Gulf Stream), focusing on the task of seasonal prediction for Loop Current eddies and the Gulf Stream meander. Trained using historical sea surface height (SSH) data, OceanNet demonstrates competitive forecast skill by outperforming SSH predictions by an uncoupled, state-of-the-art dynamical ocean model forecast, reducing computation by 500,000 times. These accomplishments demonstrate the potential of physics-inspired deep neural operators as cost-effective alternatives to high-resolution numerical ocean models.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型アプローチは大気モデリングや天気予報において大きな可能性を秘めているが、海洋モデリングは複雑な水位測定、陸地、垂直構造、非直線性などにより、異なる課題を提起している。 本研究は、海洋循環のための原理的ニューラルオペレーターベースのデジタルツインであるOceanNetを紹介する。 OceanNetは、フーリエニューラル演算子と予測-評価-コレクタ統合スキームを使用して、自己回帰的エラーの増大を軽減し、拡張時間スケールでの安定性を向上させる。 スペクトル正規化器は、小さなスケールでスペクトルバイアスに対処する。 オーシャンネットは北西大西洋西部境界流(ガルフ・ストリーム)に適用され、ループ・カレント・エディスとガルフ・ストリーム・メアンダーの季節予測の課題に焦点を当てている。 過去の海面高度(SSH)データを用いてトレーニングされたOceanNetは、未結合で最先端の動的海洋モデル予測によってSSH予測を上回り、計算を50,000倍削減することで、競争力のある予測技術を示す。 これらの成果は、高分解能数値海洋モデルに対するコスト効率の良い代替手段として、物理学にインスパイアされたディープニューラル演算子の可能性を実証している。

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