論文の概要: FREE: The Foundational Semantic Recognition for Modeling Environmental Ecosystems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10255v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 00:53:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 15:14:33.265027
• Title: FREE: The Foundational Semantic Recognition for Modeling Environmental Ecosystems
• Title（参考訳）: FREE:環境生態系のモデリングのための基礎的意味認識
• Authors: Shiyuan Luo, Juntong Ni, Shengyu Chen, Runlong Yu, Yiqun Xie, Licheng Liu, Zhenong Jin, Huaxiu Yao, Xiaowei Jia
• Abstract要約: FREEは利用可能な環境データをテキスト空間にマッピングし、環境科学における従来の予測モデリングタスクを意味認識問題に変換する。 長期予測に使用する場合、FREEは将来予測を強化するために新たに収集した観測を組み込む柔軟性を持つ。 FREEの有効性は、2つの社会的に重要な実世界の応用の文脈で評価され、デラウェア川流域の河川水温を予測し、イリノイ州とアイオワ州で毎年トウモロコシの収量を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.225299757264413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling environmental ecosystems is critical for the sustainability of our planet, but is extremely challenging due to the complex underlying processes driven by interactions amongst a large number of physical variables. As many variables are difficult to measure at large scales, existing works often utilize a combination of observable features and locally available measurements or modeled values as input to build models for a specific study region and time period. This raises a fundamental question in advancing the modeling of environmental ecosystems: how to build a general framework for modeling the complex relationships amongst various environmental data over space and time? In this paper, we introduce a new framework, FREE, which maps available environmental data into a text space and then converts the traditional predictive modeling task in environmental science to the semantic recognition problem. The proposed FREE framework leverages recent advances in Large Language Models (LLMs) to supplement the original input features with natural language descriptions. This facilitates capturing the data semantics and also allows harnessing the irregularities of input features. When used for long-term prediction, FREE has the flexibility to incorporate newly collected observations to enhance future prediction. The efficacy of FREE is evaluated in the context of two societally important real-world applications, predicting stream water temperature in the Delaware River Basin and predicting annual corn yield in Illinois and Iowa. Beyond the superior predictive performance over multiple baseline methods, FREE is shown to be more data- and computation-efficient as it can be pre-trained on simulated data generated by physics-based models.
• Abstract（参考訳）: 環境生態系のモデリングは、我々の惑星の持続可能性にとって重要であるが、多くの物理変数間の相互作用によって引き起こされる複雑なプロセスのため、非常に困難である。 多くの変数は大規模な測定が難しいため、既存の作品は観測可能な特徴とローカルに利用可能な測定値やモデル化された値の組み合わせを、特定の研究領域や期間のモデルを構築するための入力として利用することが多い。 これは、環境生態系のモデリングを進める上で、基本的な疑問を提起する:空間と時間に関する様々な環境データ間の複雑な関係をモデリングするための一般的なフレームワークを構築するには、どうすればよいのか? 本稿では,利用可能な環境データをテキスト空間にマッピングし,環境科学における従来の予測モデリングタスクを意味認識問題に変換する新しいフレームワークfreeを提案する。 提案したFREEフレームワークは、Large Language Models(LLM)の最近の進歩を活用して、元々の入力機能を自然言語記述で補う。 これにより、データセマンティクスのキャプチャが容易になり、入力機能の不規則性を活用することができる。 長期予測に使用する場合、FREEは将来予測を強化するために新たに収集した観測を組み込む柔軟性を持つ。 FREEの有効性は、2つの社会的に重要な実世界の応用の文脈で評価され、デラウェア川流域の河川水温を予測し、イリノイ州とアイオワ州で毎年トウモロコシの収量を予測する。 複数のベースライン法よりも優れた予測性能に加えて、FREEは物理モデルで生成されたシミュレーションデータに基づいて事前学習できるため、よりデータ効率と計算効率がよい。

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