Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting Tropical Cyclones with Cascaded Diffusion Models

論文の概要: Forecasting Tropical Cyclones with Cascaded Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01690v3
Date: Mon, 30 Oct 2023 00:00:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-31 20:02:32.111591
Title: Forecasting Tropical Cyclones with Cascaded Diffusion Models
Title（参考訳）: カスケード拡散モデルによる熱帯サイクロンの予測
Authors: Pritthijit Nath, Pancham Shukla, C\'esar Quilodr\'an-Casas
Abstract要約: この研究は拡散モデルを利用して、衛星画像、リモートセンシング、大気データを統合することでサイクロン軌道と降水パターンを予測する。実験では、カスケードモデルからの最後の予測は、36時間のロールアウトまでの正確な予測を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3139093405260182
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: As cyclones become more intense due to climate change, the rise of AI-based modelling provides a more affordable and accessible approach compared to traditional methods based on mathematical models. This work leverages diffusion models to forecast cyclone trajectories and precipitation patterns by integrating satellite imaging, remote sensing, and atmospheric data, employing a cascaded approach that incorporates forecasting, super-resolution, and precipitation modelling, with training on a dataset of 51 cyclones from six major basins. Experiments demonstrate that the final forecasts from the cascaded models show accurate predictions up to a 36-hour rollout, with SSIM and PSNR values exceeding 0.5 and 20 dB, respectively, for all three tasks. This work also highlights the promising efficiency of AI methods such as diffusion models for high-performance needs, such as cyclone forecasting, while remaining computationally affordable, making them ideal for highly vulnerable regions with critical forecasting needs and financial limitations. Code accessible at \url{https://github.com/nathzi1505/forecast-diffmodels}.
Abstract（参考訳）: 気候変動によってサイクロンがより激しくなるにつれて、aiベースのモデリングの台頭は、数学的モデルに基づく従来の方法よりも安価でアクセスしやすいアプローチを提供する。本研究は, 衛星画像, リモートセンシング, 大気データの統合によるサイクロン軌道と降水パターンの予測に拡散モデルを用いており, 予測, 超解像, 降水モデリングを組み込んだカスケード手法を用いて, 6大盆地から51サイクロンのデータセットを訓練している。実験により, 3つのタスクすべてに対して, SSIMおよびPSNR値が0.5および20dBを超える36時間ロールアウトまでの正確な予測が得られた。この研究はまた、サイクロン予測のような高性能ニーズのための拡散モデルのようなaiメソッドの有望な効率を強調すると同時に、計算量的に手頃な価格のままで、重要な予測ニーズと財務上の制約のある高度に脆弱な地域に適している。 url{https://github.com/nathzi1505/forecast-diffmodels} でアクセス可能なコード。

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