論文の概要: Multi-modal Representation Learning for Cross-modal Prediction of
Continuous Weather Patterns from Discrete Low-Dimensional Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16936v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 12:03:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 15:21:06.765079
- Title: Multi-modal Representation Learning for Cross-modal Prediction of
Continuous Weather Patterns from Discrete Low-Dimensional Data
- Title（参考訳）: 離散低次元データから連続気象パターンのクロスモーダル予測のためのマルチモーダル表現学習
- Authors: Alif Bin Abdul Qayyum, Xihaier Luo, Nathan M. Urban, Xiaoning Qian,
Byung-Jun Yoon
- Abstract要約: 世界は地球温暖化に寄与する温室効果ガス排出量を減らすため、環境を汚染しないクリーンで再生可能エネルギー源を探している。
風力エネルギーは温室効果ガスの排出を減少させるだけでなく、エネルギー需要の増加に対応する大きな可能性を持っている。
風力エネルギーの有効利用を実現するためには,以下の3つの課題に対処することが重要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.25603295884306
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: World is looking for clean and renewable energy sources that do not pollute
the environment, in an attempt to reduce greenhouse gas emissions that
contribute to global warming. Wind energy has significant potential to not only
reduce greenhouse emission, but also meet the ever increasing demand for
energy. To enable the effective utilization of wind energy, addressing the
following three challenges in wind data analysis is crucial. Firstly, improving
data resolution in various climate conditions to ensure an ample supply of
information for assessing potential energy resources. Secondly, implementing
dimensionality reduction techniques for data collected from sensors/simulations
to efficiently manage and store large datasets. Thirdly, extrapolating wind
data from one spatial specification to another, particularly in cases where
data acquisition may be impractical or costly. We propose a deep learning based
approach to achieve multi-modal continuous resolution wind data prediction from
discontinuous wind data, along with data dimensionality reduction.
- Abstract（参考訳）: 世界は地球温暖化に寄与する温室効果ガス排出量を減らすため、環境を汚染しないクリーンで再生可能エネルギー源を探している。
風力エネルギーは温室効果ガスの排出を減少させるだけでなく、エネルギー需要の増加に対応する大きな可能性がある。
風力エネルギーの有効利用を実現するためには,以下の3つの課題に対処することが重要である。
まず、潜在的なエネルギー資源を評価するための情報の十分な供給を確保するために、様々な気候条件におけるデータ解像度を改善する。
第2に,センサ/シミュレーションから収集したデータの次元低減技術を実装し,大規模データセットの効率的な管理と保存を行う。
第3に、特にデータ取得が実用的でない場合や費用がかかる場合、風力データをある空間仕様から別の空間仕様へ推定する。
本研究では,不連続風データからのマルチモーダル連続解像風データ予測とデータ次元低減を実現するためのディープラーニング手法を提案する。
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