論文の概要: Machine Learning Techniques for Data Reduction of Climate Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00879v1
• Date: Wed, 1 May 2024 21:44:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 18:23:47.345712
• Title: Machine Learning Techniques for Data Reduction of Climate Applications
• Title（参考訳）: 気候利用データ削減のための機械学習技術
• Authors: Xiao Li, Qian Gong, Jaemoon Lee, Scott Klasky, Anand Rangarajan, Sanjay Ranka,
• Abstract要約: 本稿では,まずニューラルネットワーク技術を用いてQoIが存在する可能性が高い領域を導出するパイプライン圧縮手法を提案する。 差分誤差境界を持つデータを圧縮するために、Gurranteed Autoencoder (GAE) を用いる。 その結果,熱帯性サイクロンや大気中の河川検出・追跡などの下流量のE3SMシミュレーションモデルから得られた気候データについて報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.55089543867768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientists conduct large-scale simulations to compute derived quantities-of-interest (QoI) from primary data. Often, QoI are linked to specific features, regions, or time intervals, such that data can be adaptively reduced without compromising the integrity of QoI. For many spatiotemporal applications, these QoI are binary in nature and represent presence or absence of a physical phenomenon. We present a pipelined compression approach that first uses neural-network-based techniques to derive regions where QoI are highly likely to be present. Then, we employ a Guaranteed Autoencoder (GAE) to compress data with differential error bounds. GAE uses QoI information to apply low-error compression to only these regions. This results in overall high compression ratios while still achieving downstream goals of simulation or data collections. Experimental results are presented for climate data generated from the E3SM Simulation model for downstream quantities such as tropical cyclone and atmospheric river detection and tracking. These results show that our approach is superior to comparable methods in the literature.
• Abstract（参考訳）: 科学者は、一次データから導出した興味の量(QoI)を計算するために大規模なシミュレーションを行う。 QoIは特定の特徴、地域、時間間隔に関連付けられ、QoIの整合性を損なうことなくデータを適応的に低減することができる。 多くの時空間的応用において、これらのQoIは自然界において二項であり、物理的現象の有無を表す。 本稿では,まずニューラルネットワーク技術を用いてQoIが存在する可能性が高い領域を導出するパイプライン圧縮手法を提案する。 次に、Gurranteed Autoencoder (GAE) を用いて、差分誤差境界を持つデータを圧縮する。 GAEはQoI情報を使用して、これらの領域のみに低エラー圧縮を適用する。 これにより、シミュレーションやデータ収集の下流目標を達成しつつ、全体的な高い圧縮比が得られる。 熱帯性サイクロンや大気中の河川検出・追跡などの下流量のE3SMシミュレーションモデルから得られた気候データについて実験を行った。 これらの結果から,本手法は文献に比較して優れていることがわかった。

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