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/2310.01690v5
Date: Tue, 5 Mar 2024 15:03:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 02:17:27.683496
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, Shuai Wang, C\'esar Quilodr\'an-Casas
Abstract要約: この研究は、生成拡散モデルを利用してサイクロン軌道と降水パターンを予測する。予測は1台のNvidia A30/RTX 2080 Tiで30分で作成できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.946595418809814
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: As tropical cyclones become more intense due to climate change, the rise of Al-based modelling provides a more affordable and accessible approach compared to traditional methods based on mathematical models. This work leverages generative diffusion models to forecast cyclone trajectories and precipitation patterns by integrating satellite imaging, remote sensing, and atmospheric data. It employs a cascaded approach that incorporates three main tasks: forecasting, super-resolution, and precipitation modelling. The training dataset includes 51 cyclones from six major tropical cyclone basins from January 2019 - March 2023. Experiments demonstrate that the final forecasts from the cascaded models show accurate predictions up to a 36-hour rollout, with excellent Structural Similarity (SSIM) and Peak-To-Noise Ratio (PSNR) values exceeding 0.5 and 20 dB, respectively, for all three tasks. The 36-hour forecasts can be produced in as little as 30 mins on a single Nvidia A30/RTX 2080 Ti. This work also highlights the promising efficiency of Al methods such as diffusion models for high-performance needs in weather forecasting, such as tropical 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）: 気候変動によって熱帯サイクロンがより強まるにつれて、al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, 生成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により, サイクロン軌道と降水パターンを予測する。予測、超解像、降水モデルという3つの主なタスクを組み込んだカスケードアプローチを採用している。トレーニングデータセットには、2019年1月から2023年3月までの6つの主要な熱帯サイクロン盆地から51のサイクロンが含まれている。実験により, 3つのタスクでそれぞれ0.5および20dBを超える優れた構造類似度 (SSIM) とピーク・ト・ノイズ比 (PSNR) の値を持つ36時間ロールアウトまでの正確な予測が得られた。 36時間の予測は1台のNvidia A30/RTX 2080 Tiで30分で作成できる。この研究はまた、熱帯サイクロン予測のような気象予報における高性能需要の拡散モデルのようなal手法の有望な効率性を強調しつつ、計算上は手頃な価格のままであり、重要な予測ニーズと財政上の制約のある高度に脆弱な地域では理想的である。 url{https://github.com/nathzi1505/forecast-diffmodels} でアクセス可能なコード。

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