Fugu-MT 論文翻訳(概要): VarteX: Enhancing Weather Forecast through Distributed Variable Representation

論文の概要: VarteX: Enhancing Weather Forecast through Distributed Variable Representation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19615v1
Date: Fri, 28 Jun 2024 02:42:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 18:00:20.158091
Title: VarteX: Enhancing Weather Forecast through Distributed Variable Representation
Title（参考訳）: VarteX: 分散変数表現による天気予報の強化
Authors: Ayumu Ueyama, Kazuhiko Kawamoto, Hiroshi Kera,
Abstract要約: 近年のデータ駆動型モデルでは, 予測性能の深層学習を利用して, 数値的な天気予報に勝っている。本研究では,新しい変数集約方式と,その課題に対する効率的な学習フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2980803808373516
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Weather forecasting is essential for various human activities. Recent data-driven models have outperformed numerical weather prediction by utilizing deep learning in forecasting performance. However, challenges remain in efficiently handling multiple meteorological variables. This study proposes a new variable aggregation scheme and an efficient learning framework for that challenge. Experiments show that VarteX outperforms the conventional model in forecast performance, requiring significantly fewer parameters and resources. The effectiveness of learning through multiple aggregations and regional split training is demonstrated, enabling more efficient and accurate deep learning-based weather forecasting.
Abstract（参考訳）: 天気予報は様々な人間の活動に欠かせない。近年のデータ駆動型モデルでは, 予測性能の深層学習を利用して, 数値的な天気予報に勝っている。しかし、複数の気象変数を効率的に扱うことは困難である。本研究では,新しい変数集約方式と,その課題に対する効率的な学習フレームワークを提案する。実験の結果、VarteXは予測性能において従来のモデルよりも優れており、パラメータやリソースが大幅に少ないことがわかった。複数のアグリゲーションと地域分割トレーニングによる学習の有効性を実証し、より効率的で正確な深層学習に基づく天気予報を可能にする。

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