論文の概要: Latent Diffusion Model for Generating Ensembles of Climate Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02070v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 08:59:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 16:04:54.496794
• Title: Latent Diffusion Model for Generating Ensembles of Climate Simulations
• Title（参考訳）: 気候シミュレーションのアンサンブル生成のための潜時拡散モデル
• Authors: Johannes Meuer, Maximilian Witte, Claudia Timmreck, Thomas Ludwig, Christopher Kadow,
• Abstract要約: 我々は、広範囲の気候シミュレーションに基づいて、新しい生成的深層学習アプローチを訓練する。 潜在空間表現を利用することで、我々のモデルは最小限のメモリを必要とする大規模なアンサンブルをオンザフライで迅速に生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.271910267215261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Obtaining accurate estimates of uncertainty in climate scenarios often requires generating large ensembles of high-resolution climate simulations, a computationally expensive and memory intensive process. To address this challenge, we train a novel generative deep learning approach on extensive sets of climate simulations. The model consists of two components: a variational autoencoder for dimensionality reduction and a denoising diffusion probabilistic model that generates multiple ensemble members. We validate our model on the Max Planck Institute Grand Ensemble and show that it achieves good agreement with the original ensemble in terms of variability. By leveraging the latent space representation, our model can rapidly generate large ensembles on-the-fly with minimal memory requirements, which can significantly improve the efficiency of uncertainty quantification in climate simulations.
• Abstract（参考訳）: 気候シナリオにおける不確実性の正確な推定を行うには、しばしば計算に高価でメモリ集約的なプロセスである高解像度の気候シミュレーションの大規模なアンサンブルを生成する必要がある。 この課題に対処するために、気候シミュレーションの広範なセットに対して、新しい生成的深層学習アプローチを訓練する。 このモデルは2つのコンポーネントから構成される:次元減少のための変分オートエンコーダと、複数のアンサンブル部材を生成するデノイング拡散確率モデルである。 我々は,マックス・プランク研究所グランド・アンサンブルのモデルを検証するとともに,可変性の観点から,オリジナル・アンサンブルと良好な一致を示した。 遅延空間表現を利用することで、我々のモデルは最小限のメモリ要件で高速に大規模なアンサンブルを生成でき、気候シミュレーションにおける不確実な定量化の効率を大幅に向上させることができる。

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