論文の概要: AI for Extreme Event Modeling and Understanding: Methodologies and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.20080v1
- Date: Fri, 28 Jun 2024 17:45:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 16:01:13.070216
- Title: AI for Extreme Event Modeling and Understanding: Methodologies and Challenges
- Title（参考訳）: 極端なイベントモデリングと理解のためのAI:方法論と課題
- Authors: Gustau Camps-Valls, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Kai-Hendrik Cohrs, Adrian Höhl, Andrea Castelletti, Aytac Pacal, Claire Robin, Francesco Martinuzzi, Ioannis Papoutsis, Ioannis Prapas, Jorge Pérez-Aracil, Katja Weigel, Maria Gonzalez-Calabuig, Markus Reichstein, Martin Rabel, Matteo Giuliani, Miguel Mahecha, Oana-Iuliana Popescu, Oscar J. Pellicer-Valero, Said Ouala, Sancho Salcedo-Sanz, Sebastian Sippel, Spyros Kondylatos, Tamara Happé, Tristan Williams,
- Abstract要約: この論文は、AIが極端な出来事(洪水、干ばつ、山火事、熱波など)を分析するためにどのように使われているのかをレビューする。
限られたデータに対処し、情報をリアルタイムで統合し、モデルをデプロイし、それらを理解できるようにするというハードルについて論じる。
私たちは、実践的、理解可能、信頼に値するAIソリューションを作成するために、さまざまな分野にわたるコラボレーションの必要性を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.636789744934743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, artificial intelligence (AI) has deeply impacted various fields, including Earth system sciences. Here, AI improved weather forecasting, model emulation, parameter estimation, and the prediction of extreme events. However, the latter comes with specific challenges, such as developing accurate predictors from noisy, heterogeneous and limited annotated data. This paper reviews how AI is being used to analyze extreme events (like floods, droughts, wildfires and heatwaves), highlighting the importance of creating accurate, transparent, and reliable AI models. We discuss the hurdles of dealing with limited data, integrating information in real-time, deploying models, and making them understandable, all crucial for gaining the trust of stakeholders and meeting regulatory needs. We provide an overview of how AI can help identify and explain extreme events more effectively, improving disaster response and communication. We emphasize the need for collaboration across different fields to create AI solutions that are practical, understandable, and trustworthy for analyzing and predicting extreme events. Such collaborative efforts aim to enhance disaster readiness and disaster risk reduction.
- Abstract（参考訳）: 近年、人工知能(AI)は地球システム科学を含む様々な分野に深く影響を与えている。
ここでAIは、天気予報、モデルエミュレーション、パラメータ推定、極端な事象の予測を改善した。
しかし後者には、ノイズ、異質性、限定的な注釈付きデータから正確な予測器を開発するなど、特定の課題が伴う。
本稿は、AIが極端な出来事(洪水、干ばつ、山火事、熱波など)を分析するためにどのように使われているかを説明し、正確で透明で信頼性の高いAIモデルを作成することの重要性を強調する。
我々は、限られたデータを扱う上でのハードルについて議論し、情報をリアルタイムで統合し、モデルをデプロイし、それらを理解できるようにする。
我々は、AIが極端な出来事をより効果的に識別し、説明し、災害対応とコミュニケーションを改善するのにどう役立つかを概説する。
私たちは、極端な出来事を分析し予測するのにふさわしい実践的、理解可能な、信頼できるAIソリューションを作成するために、さまざまな分野にわたるコラボレーションの必要性を強調します。
このような協力的な取り組みは、防災の準備と防災リスクの削減を促進することを目的としている。
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