論文の概要: A Foundation Model for the Earth System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13063v3
• Date: Thu, 21 Nov 2024 20:14:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 18:35:57.699988
• Title: A Foundation Model for the Earth System
• Title（参考訳）: 地球系の基礎モデル
• Authors: Cristian Bodnar, Wessel P. Bruinsma, Ana Lucic, Megan Stanley, Anna Vaughan, Johannes Brandstetter, Patrick Garvan, Maik Riechert, Jonathan A. Weyn, Haiyu Dong, Jayesh K. Gupta, Kit Thambiratnam, Alexander T. Archibald, Chun-Chieh Wu, Elizabeth Heider, Max Welling, Richard E. Turner, Paris Perdikaris,
• Abstract要約: 我々は、100万時間以上の多様なデータに基づいてトレーニングされた地球システムのための大規模な基盤モデルであるAuroraを紹介します。 オーロラは、大気の質、海波、熱帯のサイクロンの軌道、および専用システムよりも計算コストの桁違いの高解像度の天気予報において、運用上の予測を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.73624748093333
• License:
• Abstract: Reliable forecasts of the Earth system are crucial for human progress and safety from natural disasters. Artificial intelligence offers substantial potential to improve prediction accuracy and computational efficiency in this field, however this remains underexplored in many domains. Here we introduce Aurora, a large-scale foundation model for the Earth system trained on over a million hours of diverse data. Aurora outperforms operational forecasts for air quality, ocean waves, tropical cyclone tracks, and high-resolution weather forecasting at orders of magnitude smaller computational expense than dedicated existing systems. With the ability to fine-tune Aurora to diverse application domains at only modest computational cost, Aurora represents significant progress in making actionable Earth system predictions accessible to anyone.
• Abstract（参考訳）: 地球系の信頼性の高い予測は、人類の進歩と自然災害からの安全のために不可欠である。 人工知能は、この分野での予測精度と計算効率を改善する大きな可能性を秘めている。 ここでは、Auroraを紹介します。これは、100万時間以上の多様なデータに基づいてトレーニングされた地球システムのための大規模な基盤モデルです。 オーロラは、大気の質、海波、熱帯のサイクロンの軌道、および専用システムよりも計算コストの桁違いの高解像度の天気予報において、運用上の予測を上回っている。 オーロラを様々なアプリケーションドメインに微調整できる能力は、わずかな計算コストでしかなく、実用的な地球系の予測を誰でも利用できるようにするための大きな進歩を示している。

関連論文リスト

• Predicting the energetic proton flux with a machine learning regression algorithm [0.0]
  最大1時間前に陽子束を予測できる機械学習回帰アルゴリズムを提案する。 このアプローチは、深宇宙と地球近傍の両方の環境における放射線リスクの監視システムを改善するのに役立つかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T15:54:50Z)
• FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting [56.73502043159699]
  この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。 低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T13:23:25Z)
• WindSeer: Real-time volumetric wind prediction over complex terrain aboard a small UAV [29.345342470012724]
  計算流体力学シミュレーションの合成データのみを用いてニューラルネットワークであるWindSeerを訓練する。 WindSeerは、未確認の地形上で異なる解像度とドメインサイズで正確な予測を、再トレーニングすることなく生成することができる。 本研究では,気象観測所が収集した過去の風速と,ドローンによる風速の予測に成功していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T12:46:26Z)
• Towards an end-to-end artificial intelligence driven global weather forecasting system [57.5191940978886]
  我々は,地球規模の気象変動に対するAIに基づくデータ同化モデル,すなわちAdasを提案する。 我々は,アダスが地球観測を同化して高品質な分析を行い,長期にわたって安定して運用できることを実証した。 この手法を現実のシナリオに適用するのは,私たちが初めてです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T09:05:28Z)
• Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
  気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。 ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。 このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
• Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
  農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
• Pangu-Weather: A 3D High-Resolution Model for Fast and Accurate Global Weather Forecast [91.9372563527801]
  我々は,世界天気予報を迅速かつ高精度に予測するためのディープラーニングベースのシステムであるPangu-Weatherを紹介する。 初めてAIベースの手法が、最先端の数値天気予報法(NWP)を精度で上回った。 Pangu-Weatherは、極端な天気予報や大規模なアンサンブル予測など、幅広い下流予測シナリオをサポートしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T17:19:43Z)
• Deep Learning for Rain Fade Prediction in Satellite Communications [6.619650459583444]
  視線衛星システム、無人航空機、高高度プラットフォーム、マイクロ波リンクは雨の影響を受けやすい。 これらのシステムの降雨量予測は、降雨量発生前の地上ゲートウェイを積極的に切り替えてシームレスなサービスを維持するために重要である。 衛星画像データとレーダー画像データとリンク電力測定を用いて将来の雨害を予測するディープラーニングアーキテクチャが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-02T00:43:02Z)
• Simultaneously forecasting global geomagnetic activity using Recurrent Networks [0.3867363075280544]
  本研究では,地球規模の気象条件を時間分解能で予測する問題に対して,シーケンス・ツー・シーケンスの学習手法を提案する。 本研究では,現在知られている地磁気嵐の予測値に対する改善と,その数時間前の持続的ベースラインに対する改善を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T15:48:20Z)
• A Framework for Designing and Evaluating Solar Flare Forecasting Systems [0.0]
  太陽フレアは地球の大気に影響を与える最も重要な事象である。 本稿では,フレア予測システムの設計,訓練,評価を行うための枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T21:05:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。