論文の概要: GPTCast: a weather language model for precipitation nowcasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02089v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 09:25:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 16:04:54.483858
- Title: GPTCast: a weather language model for precipitation nowcasting
- Title（参考訳）: GPTCast:降水量予測のための気象言語モデル
- Authors: Gabriele Franch, Elena Tomasi, Rishabh Wanjari, Virginia Poli, Chiara Cardinali, Pier Paolo Alberoni, Marco Cristoforetti,
- Abstract要約: GPTCastは、レーダベースの降雨をアンサンブルする深層学習法である。
我々は、トークン化レーダ画像を用いて降水動態を学習するために、GPTモデルを用いて予測を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This work introduces GPTCast, a generative deep-learning method for ensemble nowcast of radar-based precipitation, inspired by advancements in large language models (LLMs). We employ a GPT model as a forecaster to learn spatiotemporal precipitation dynamics using tokenized radar images. The tokenizer is based on a Quantized Variational Autoencoder featuring a novel reconstruction loss tailored for the skewed distribution of precipitation that promotes faithful reconstruction of high rainfall rates. The approach produces realistic ensemble forecasts and provides probabilistic outputs with accurate uncertainty estimation. The model is trained without resorting to randomness, all variability is learned solely from the data and exposed by model at inference for ensemble generation. We train and test GPTCast using a 6-year radar dataset over the Emilia-Romagna region in Northern Italy, showing superior results compared to state-of-the-art ensemble extrapolation methods.
- Abstract（参考訳）: GPTCastは、大規模言語モデル(LLM)の進歩にインスパイアされたレーダベースの降水量計をアンサンブルする、生成的なディープラーニング手法である。
我々は、トークン化レーダ画像を用いて時空間降水動態を学習するために、GPTモデルを用いて予測を行う。
The tokenizer is based on a Quantized Variational Autoencoder with a novel reconstruction loss for the skewed distribution of rain rate。
このアプローチは現実的なアンサンブル予測を生成し、正確な不確実性推定を伴う確率的出力を提供する。
モデルはランダム性に頼らずに訓練され、すべての変数はデータからのみ学習され、アンサンブル生成のためのモデルによって露出される。
イタリア北部のエミリア・ロマニャ地方で6年間のレーダーデータを用いてGPTCastを訓練・試験し,最先端のアンサンブル外挿法と比較して優れた結果を示した。
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