Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Baseline for Quantitative Precipitation Forecasting in Weather4cast 2023

論文の概要: Efficient Baseline for Quantitative Precipitation Forecasting in Weather4cast 2023

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18806v1
Date: Thu, 30 Nov 2023 18:51:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-01 15:10:47.369064
Title: Efficient Baseline for Quantitative Precipitation Forecasting in Weather4cast 2023
Title（参考訳）: weather4cast 2023における量的降水予測の効率的なベースライン
Authors: Akshay Punjabi and Pablo Izquierdo Ayala
Abstract要約: 計算資源の環境への影響を考慮しつつ,正確な降水予測の必要性に対処する。本稿では,今後の天気予報イニシアチブのベースラインとして使用される最小限のU-Netアーキテクチャを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3053649021965603
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate precipitation forecasting is indispensable for informed decision-making across various industries. However, the computational demands of current models raise environmental concerns. We address the critical need for accurate precipitation forecasting while considering the environmental impact of computational resources and propose a minimalist U-Net architecture to be used as a baseline for future weather forecasting initiatives.
Abstract（参考訳）: 各種産業における情報意思決定には正確な降水予測が不可欠である。しかし、現在のモデルの計算要求は環境問題を引き起こす。計算資源の環境影響を考慮しつつ、正確な降水予測の必要性に対処し、将来の気象予報イニシアチブのベースラインとなる最小主義的なu-netアーキテクチャを提案する。

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