論文の概要: WeatherQA: Can Multimodal Language Models Reason about Severe Weather?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11217v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 05:23:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 18:24:06.777133
• Title: WeatherQA: Can Multimodal Language Models Reason about Severe Weather?
• Title（参考訳）: 天気予報:多モーダル言語モデルは深刻な気象について推論できるか?
• Authors: Chengqian Ma, Zhanxiang Hua, Alexandra Anderson-Frey, Vikram Iyer, Xin Liu, Lianhui Qin,
• Abstract要約: 干し草、竜巻、雷雨などの激しい対流的な気象イベントは、しばしば急速に起こるが、大きな被害を招き、毎年何十億ドルもの費用がかかる。 このことは、気象学者や住民のリスクの高い地域での適切な準備のために、前もって厳しい天候の脅威を予知することの重要性を強調している。 我々は、気象パラメータの複雑な組み合わせを推論するために機械用に設計された最初のマルチモーダルデータセットであるWeatherQAを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.43764278625153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Severe convective weather events, such as hail, tornadoes, and thunderstorms, often occur quickly yet cause significant damage, costing billions of dollars every year. This highlights the importance of forecasting severe weather threats hours in advance to better prepare meteorologists and residents in at-risk areas. Can modern large foundation models perform such forecasting? Existing weather benchmarks typically focus only on predicting time-series changes in certain weather parameters (e.g., temperature, moisture) with text-only features. In this work, we introduce WeatherQA, the first multimodal dataset designed for machines to reason about complex combinations of weather parameters (a.k.a., ingredients) and predict severe weather in real-world scenarios. The dataset includes over 8,000 (multi-images, text) pairs for diverse severe weather events. Each pair contains rich information crucial for forecasting -- the images describe the ingredients capturing environmental instability, surface observations, and radar reflectivity, and the text contains forecast analyses written by human experts. With WeatherQA, we evaluate state-of-the-art vision language models , including GPT4, Claude3, Gemini-1.5, and a fine-tuned Llama3-based VLM, by designing two challenging tasks: (1) multi-choice QA for predicting affected area and (2) classification of the development potential of severe convection. These tasks require deep understanding of domain knowledge (e.g., atmospheric dynamics) and complex reasoning over multimodal data (e.g., interactions between weather parameters). We show a substantial gap between the strongest VLM, GPT4o, and human reasoning. Our comprehensive case study with meteorologists further reveals the weaknesses of the models, suggesting that better training and data integration are necessary to bridge this gap. WeatherQA link: https://github.com/chengqianma/WeatherQA.
• Abstract（参考訳）: 干し草、竜巻、雷雨などの激しい対流的な気象イベントは、しばしば急速に起こるが、大きな被害を招き、毎年数十億ドルの費用がかかる。 このことは、気象学者や住民のリスクの高い地域での適切な準備のために、前もって厳しい天候の脅威を予知することの重要性を強調している。 現代の大規模基盤モデルはそのような予測を実行できますか? 既存の気象ベンチマークでは、テキストのみの特徴を持つ特定の気象パラメータ(例えば、温度、湿度)の時系列変化の予測にのみ焦点が当てられている。 本研究では、気象パラメータの複雑な組み合わせ(例えば成分)を推論し、現実世界のシナリオで厳しい天候を予測するために、機械用に設計された最初のマルチモーダルデータセットであるWeatherQAを紹介する。 データセットには、さまざまな厳しい天候イベントのための8000組(複数画像、テキスト)のペアが含まれている。 それぞれのペアには、環境の不安定さ、表面の観測、レーダーの反射率を捉えた成分を描写したリッチな情報が含まれており、テキストには、人間の専門家が作成した予測分析が含まれている。 そこで,WeatherQAを用いて,GPT4,Claude3,Gemini-1.5,微調整されたLlama3ベースのVLMを含む最先端の視覚言語モデルの評価を行った。 これらのタスクは、ドメイン知識(例えば、大気力学)の深い理解と、マルチモーダルデータ(例えば、気象パラメータ間の相互作用)に対する複雑な推論を必要とする。 最強のVLM, GPT4o, および人間の推論の間には, かなりのギャップがある。 気象学者との包括的なケーススタディは、モデルの弱点をさらに明らかにし、このギャップを埋めるためには、より良いトレーニングとデータ統合が必要であることを示唆している。 WeatherQA リンク:https://github.com/chengqianma/WeatherQA.com

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