論文の概要: Unicorn: U-Net for Sea Ice Forecasting with Convolutional Neural Ordinary Differential Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03929v1
• Date: Tue, 7 May 2024 01:17:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 15:48:10.738133
• Title: Unicorn: U-Net for Sea Ice Forecasting with Convolutional Neural Ordinary Differential Equations
• Title（参考訳）: Unicorn: 畳み込みニューラル正規微分方程式を用いた海氷予測のためのU-Net
• Authors: Jaesung Park, Sungchul Hong, Yoonseo Cho, Jong-June Jeon,
• Abstract要約: 本稿では,毎週の海氷予測を目的とした,Unicornという新しい深層建築について紹介する。 本モデルでは,アーキテクチャ内に複数の時系列画像を統合することにより,予測性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4020980835163765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Sea ice at the North Pole is vital to global climate dynamics. However, accurately forecasting sea ice poses a significant challenge due to the intricate interaction among multiple variables. Leveraging the capability to integrate multiple inputs and powerful performances seamlessly, many studies have turned to neural networks for sea ice forecasting. This paper introduces a novel deep architecture named Unicorn, designed to forecast weekly sea ice. Our model integrates multiple time series images within its architecture to enhance its forecasting performance. Moreover, we incorporate a bottleneck layer within the U-Net architecture, serving as neural ordinary differential equations with convolution operations, to capture the spatiotemporal dynamics of latent variables. Through real data analysis with datasets spanning from 1998 to 2021, our proposed model demonstrates significant improvements over state-of-the-art models in the sea ice concentration forecasting task. It achieves an average MAE improvement of 12% compared to benchmark models. Additionally, our method outperforms existing approaches in sea ice extent forecasting, achieving a classification performance improvement of approximately 18%. These experimental results show the superiority of our proposed model.
• Abstract（参考訳）: 北極の海氷は地球規模の気候動態に欠かせない。 しかし、海氷の正確な予測は、複数の変数間の複雑な相互作用のために大きな課題となる。 複数の入力と強力なパフォーマンスをシームレスに統合する能力を活用することで、多くの研究が海氷予測のためのニューラルネットワークに転換している。 本稿では,毎週の海氷予測を目的とした,Unicornという新しい深層建築について紹介する。 本モデルでは,アーキテクチャ内に複数の時系列画像を統合することにより,予測性能を向上する。 さらに、U-Netアーキテクチャにボトルネック層を組み込み、畳み込み演算を伴うニューラル常微分方程式として機能し、潜伏変数の時空間ダイナミクスを捉える。 1998年から2021年にかけてのデータセットを用いた実データ解析により,海氷濃度予測作業における最先端モデルに対する大幅な改善が示された。 ベンチマークモデルと比較して平均12%のMAE改善を実現している。 さらに,本手法は,海氷範囲予測における既存の手法よりも優れており,約18%の分類性能向上を実現している。 これらの実験結果は,提案手法の優位性を示すものである。

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