Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fully Differentiable Lagrangian Convolutional Neural Network for Continuity-Consistent Physics-Informed Precipitation Nowcasting

論文の概要: Fully Differentiable Lagrangian Convolutional Neural Network for Continuity-Consistent Physics-Informed Precipitation Nowcasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10747v1
Date: Fri, 16 Feb 2024 15:13:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-19 15:40:29.332930
Title: Fully Differentiable Lagrangian Convolutional Neural Network for Continuity-Consistent Physics-Informed Precipitation Nowcasting
Title（参考訳）: 連続型物理インフォームド降雨予報のための完全微分可能なラグランジアン畳み込みニューラルネットワーク
Authors: Peter Pavl\'ik, Martin V\'yboh, Anna Bou Ezzeddine, Viera Rozinajov\'a
Abstract要約: 本稿では,データ駆動学習と物理インフォームドドメイン知識を組み合わせた降水流の畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。そこで我々は,従来の外挿手法を取り入れたラグランジアンダブルU-Net for Physics-Informed Nowcastingを提案する。我々の評価に基づいて、LUPINは選択したベンチマークのパフォーマンスと一致し、他のラグランジアン機械学習モデルへの扉を開く。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a convolutional neural network model for precipitation nowcasting that combines data-driven learning with physics-informed domain knowledge. We propose LUPIN, a Lagrangian Double U-Net for Physics-Informed Nowcasting, that draws from existing extrapolation-based nowcasting methods and implements the Lagrangian coordinate system transformation of the data in a fully differentiable and GPU-accelerated manner to allow for real-time end-to-end training and inference. Based on our evaluation, LUPIN matches and exceeds the performance of the chosen benchmark, opening the door for other Lagrangian machine learning models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,データ駆動学習と物理インフォームドドメイン知識を組み合わせた降水流の畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。 LUPINは,従来の外挿に基づくガウキャスティング手法を取り入れ,データのラグランジアン座標系変換を,リアルタイムなエンドツーエンドのトレーニングと推論を可能にするために,完全に微分可能でGPUアクセラレーションされた方法で実装する。我々の評価に基づいて、LUPINは選択したベンチマークのパフォーマンスと一致し、他のラグランジアン機械学習モデルの扉を開く。

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