論文の概要: Deep Learning for Spatiotemporal Big Data: A Vision on Opportunities and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19957v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 19:12:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 17:48:43.085439
• Title: Deep Learning for Spatiotemporal Big Data: A Vision on Opportunities and Challenges
• Title（参考訳）: 時空間ビッグデータのためのディープラーニング: 機会と課題に関するビジョン
• Authors: Zhe Jiang
• Abstract要約: 一時的ビッグデータは、これまで不可能だった問題を解決する新たな機会を育むことができる。 ビッグデータの特徴は、ディープラーニング技術に新たな課題をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.497634148674422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With advancements in GPS, remote sensing, and computational simulation, an enormous volume of spatiotemporal data is being collected at an increasing speed from various application domains, spanning Earth sciences, agriculture, smart cities, and public safety. Such emerging geospatial and spatiotemporal big data, coupled with recent advances in deep learning technologies, foster new opportunities to solve problems that have not been possible before. For instance, remote sensing researchers can potentially train a foundation model using Earth imagery big data for numerous land cover and land use modeling tasks. Coastal modelers can train AI surrogates to speed up numerical simulations. However, the distinctive characteristics of spatiotemporal big data pose new challenges for deep learning technologies. This vision paper introduces various types of spatiotemporal big data, discusses new research opportunities in the realm of deep learning applied to spatiotemporal big data, lists the unique challenges, and identifies several future research needs.
• Abstract（参考訳）: gps、リモートセンシング、計算シミュレーションの進歩により、地球科学、農業、スマートシティ、公共の安全にまたがる様々な応用領域から膨大な時空間データが収集されている。 このような新たな地理空間的および時空間的ビッグデータは、ディープラーニング技術の最近の進歩と相まって、これまで不可能だった問題を解決する新たな機会を育んでいる。 たとえばリモートセンシングの研究者たちは、地球画像のビッグデータを使って、多くの土地被覆と土地利用モデリングタスクのための基礎モデルを訓練できる。 沿岸モデラーはaiサロゲートを訓練して数値シミュレーションを高速化することができる。 しかし、時空間ビッグデータの特徴は、ディープラーニング技術に新たな課題をもたらす。 本稿では,様々なタイプの時空間ビッグデータを紹介し,時空間ビッグデータに適用する深層学習分野における新たな研究機会について論じ,ユニークな課題をリストアップし,今後の研究ニーズを明らかにする。

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