論文の概要: Deep Generative Data Assimilation in Multimodal Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06665v2
• Date: Tue, 16 Apr 2024 12:09:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 13:47:44.607503
• Title: Deep Generative Data Assimilation in Multimodal Setting
• Title（参考訳）: マルチモーダル設定における深部生成データ同化
• Authors: Yongquan Qu, Juan Nathaniel, Shuolin Li, Pierre Gentine,
• Abstract要約: 本研究では,マルチモーダル・セッティングにおけるスコアベースラテント・アシミレーション(SLAMS)を提案する。 気象観測所のデータと衛星画像とを同化して、垂直温度分布を世界規模で校正する。 私たちの研究は、実世界のデータセットを用いたマルチモーダルデータ同化に、初めて深層生成フレームワークを適用しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1052166918701117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robust integration of physical knowledge and data is key to improve computational simulations, such as Earth system models. Data assimilation is crucial for achieving this goal because it provides a systematic framework to calibrate model outputs with observations, which can include remote sensing imagery and ground station measurements, with uncertainty quantification. Conventional methods, including Kalman filters and variational approaches, inherently rely on simplifying linear and Gaussian assumptions, and can be computationally expensive. Nevertheless, with the rapid adoption of data-driven methods in many areas of computational sciences, we see the potential of emulating traditional data assimilation with deep learning, especially generative models. In particular, the diffusion-based probabilistic framework has large overlaps with data assimilation principles: both allows for conditional generation of samples with a Bayesian inverse framework. These models have shown remarkable success in text-conditioned image generation or image-controlled video synthesis. Likewise, one can frame data assimilation as observation-conditioned state calibration. In this work, we propose SLAMS: Score-based Latent Assimilation in Multimodal Setting. Specifically, we assimilate in-situ weather station data and ex-situ satellite imagery to calibrate the vertical temperature profiles, globally. Through extensive ablation, we demonstrate that SLAMS is robust even in low-resolution, noisy, and sparse data settings. To our knowledge, our work is the first to apply deep generative framework for multimodal data assimilation using real-world datasets; an important step for building robust computational simulators, including the next-generation Earth system models. Our code is available at: https://github.com/yongquan-qu/SLAMS
• Abstract（参考訳）: 物理知識とデータのロバストな統合は、地球系モデルのような計算シミュレーションを改善する鍵となる。 データ同化は、リモートセンシング画像や地上局計測を含む、不確実な定量化を含む、モデル出力を観測で校正するための体系的なフレームワークを提供するため、この目標を達成するために不可欠である。 カルマンフィルタや変分法を含む従来の手法は本質的に線形およびガウス的仮定の単純化に依存しており、計算コストがかかる。 それでも、計算科学の多くの分野でデータ駆動手法が急速に採用され、従来のデータ同化とディープラーニング、特に生成モデルがエミュレートされる可能性がある。 特に拡散に基づく確率的フレームワークは、データ同化原理と大きな重複があり、どちらもベイズ逆フレームワークを用いてサンプルの条件付き生成を可能にする。 これらのモデルは、テキスト条件付き画像生成や画像制御ビデオ合成において顕著な成功を収めている。 同様に、観測条件付き状態キャリブレーションとしてデータ同化をフレーム化することもできる。 本研究では,マルチモーダル・セッティングにおけるスコアベースラテント・アシミレーション(SLAMS)を提案する。 具体的には、気象観測所のデータと元衛星画像とを同化して、垂直温度分布を世界規模で校正する。 広範なアブレーションを通じて、SLAMSは低解像度、ノイズ、スパースなデータ設定でも堅牢であることを示す。 我々の知る限りでは、我々の研究は、実世界のデータセットを用いたマルチモーダルデータ同化に、初めて深層生成フレームワークを適用している。 私たちのコードは、https://github.com/yongquan-qu/SLAMSで利用可能です。

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