論文の概要: Foundation Models for Weather and Climate Data Understanding: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03014v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 01:10:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 17:24:27.172598
• Title: Foundation Models for Weather and Climate Data Understanding: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 気象・気候データ理解のための基礎モデル:総合的な調査
• Authors: Shengchao Chen, Guodong Long, Jing Jiang, Dikai Liu, and Chengqi Zhang
• Abstract要約: 私たちは、気象や気候データのために特別に設計された最先端のAI方法論を、徹底的に、タイムリーに概説しています。 主な対象は、気象・気候データの種類、主モデル、モデルスコープと応用、気象・気候のデータセットの4つである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.08108001903514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As artificial intelligence (AI) continues to rapidly evolve, the realm of Earth and atmospheric sciences is increasingly adopting data-driven models, powered by progressive developments in deep learning (DL). Specifically, DL techniques are extensively utilized to decode the chaotic and nonlinear aspects of Earth systems, and to address climate challenges via understanding weather and climate data. Cutting-edge performance on specific tasks within narrower spatio-temporal scales has been achieved recently through DL. The rise of large models, specifically large language models (LLMs), has enabled fine-tuning processes that yield remarkable outcomes across various downstream tasks, thereby propelling the advancement of general AI. However, we are still navigating the initial stages of crafting general AI for weather and climate. In this survey, we offer an exhaustive, timely overview of state-of-the-art AI methodologies specifically engineered for weather and climate data, with a special focus on time series and text data. Our primary coverage encompasses four critical aspects: types of weather and climate data, principal model architectures, model scopes and applications, and datasets for weather and climate. Furthermore, in relation to the creation and application of foundation models for weather and climate data understanding, we delve into the field's prevailing challenges, offer crucial insights, and propose detailed avenues for future research. This comprehensive approach equips practitioners with the requisite knowledge to make substantial progress in this domain. Our survey encapsulates the most recent breakthroughs in research on large, data-driven models for weather and climate data understanding, emphasizing robust foundations, current advancements, practical applications, crucial resources, and prospective research opportunities.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は急速に進化し続けており、地球と大気科学の領域は、深層学習(DL)の進歩的な発展によるデータ駆動モデルの採用がますます進んでいる。 特に、DL技術は、地球のシステムのカオス的・非線形的な側面をデコードし、気象や気候データを理解することで気候問題に対処するために広く利用されている。 より狭い時空間スケールでの特定のタスクにおけるカットエッジ性能は、最近DLによって達成されている。 大規模モデルの台頭、特に大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで顕著な結果をもたらす微調整プロセスを可能にし、汎用AIの進歩を推進している。 しかし、天気と気候のための汎用AIの開発の初期段階は、まだナビゲート中です。 本稿では,気象・気候データに特化した最新のai方法論の徹底したタイムリーな概要を,時系列とテキストデータを中心に紹介する。 主な対象は、気象・気候データの種類、主要モデルアーキテクチャ、モデルスコープと応用、気象・気候のデータセットの4つです。 さらに,気象・気候データ理解のための基礎モデルの作成と応用に関して,この分野の課題を考察し,重要な知見を提供し,今後の研究に向けた詳細な道筋を提案する。 この包括的なアプローチは実践者に必要な知識を与え、この分野でかなりの進歩をもたらす。 我々の調査は、気象および気候データ理解のための大規模データ駆動モデルの研究における最新のブレークスルーを要約し、堅牢な基盤、現在の進歩、実践的応用、重要なリソース、そして将来的な研究機会を強調した。

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