論文の概要: FREE: The Foundational Semantic Recognition for Modeling Environmental Ecosystems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10255v5
- Date: Fri, 10 Oct 2025 15:38:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 04:53:46.659045
- 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: 我々は、様々な特徴と利用可能な情報を使ってユニバーサルモデルを訓練するフレームワーク、FREEを導入する。
その中核となる考え方は、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ことである。
河川水温予測と収穫量予測という2つの社会学的に重要な実世界の応用に対する評価は、FREEが複数のベースラインよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.0640340392818
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- 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 among diverse environmental variables over space and time? In this paper, we introduce a framework, FREE, that enables the use of varying features and available information to train a universal model. The core idea is to map available environmental data into a text space and then convert the traditional predictive modeling task in environmental science to a semantic recognition problem. Our evaluation on two societally important real-world applications, stream water temperature prediction and crop yield prediction, demonstrates the superiority of FREE over multiple baselines, even in data-sparse scenarios.
- 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。
多くの変数を大規模に測定することは困難であるため、既存の研究は観測可能な特徴と局所的に利用可能な測定値の組み合わせを、特定の研究領域と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、根本的な疑問を提起する。空間と時間の異なる環境変数間の複雑な関係をモデル化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,多様な特徴と利用可能な情報を利用してユニバーサルモデルを訓練するフレームワークFREEを紹介する。
その中核となる考え方は、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ことである。
河川水温予測と収量予測という2つの社会学的に重要な実世界のアプリケーションに対する評価は,データスパースシナリオにおいても,FREEが複数のベースラインよりも優れていることを示す。
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