論文の概要: On the Opportunities of (Re)-Exploring Atmospheric Science by Foundation Models: A Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17842v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 07:57:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 14:48:09.292876
• Title: On the Opportunities of (Re)-Exploring Atmospheric Science by Foundation Models: A Case Study
• Title（参考訳）: 基礎モデルによる大気科学探査の可能性について:ケーススタディ
• Authors: Lujia Zhang, Hanzhe Cui, Yurong Song, Chenyue Li, Binhang Yuan, Mengqian Lu,
• Abstract要約: 大気科学における最先端のAIアプリケーションは、古典的なディープラーニングアプローチに基づいている。 本報告では, 現状の基盤モデルであるGPT-4oが, 様々な大気科学的課題を遂行する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.672038860046272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Most state-of-the-art AI applications in atmospheric science are based on classic deep learning approaches. However, such approaches cannot automatically integrate multiple complicated procedures to construct an intelligent agent, since each functionality is enabled by a separate model learned from independent climate datasets. The emergence of foundation models, especially multimodal foundation models, with their ability to process heterogeneous input data and execute complex tasks, offers a substantial opportunity to overcome this challenge. In this report, we want to explore a central question - how the state-of-the-art foundation model, i.e., GPT-4o, performs various atmospheric scientific tasks. Toward this end, we conduct a case study by categorizing the tasks into four main classes, including climate data processing, physical diagnosis, forecast and prediction, and adaptation and mitigation. For each task, we comprehensively evaluate the GPT-4o's performance along with a concrete discussion. We hope that this report may shed new light on future AI applications and research in atmospheric science.
• Abstract（参考訳）: 大気科学における最先端のAIアプリケーションは、古典的なディープラーニングアプローチに基づいている。 しかし、個々の機能は独立した気候データセットから学習した別のモデルによって実現されるため、インテリジェントエージェントを構築するための複数の複雑な手順を自動で統合することはできない。 基礎モデル、特にマルチモーダル基礎モデルの出現は、不均一な入力データを処理し、複雑なタスクを実行する能力によって、この課題を克服する大きな機会を提供する。 本報告では, 現状の基盤モデルであるGPT-4oが, 様々な大気科学的タスクをどのように行うか, という, 中心的な課題について検討する。 この目的のために,気候データ処理,身体診断,予測と予測,適応と緩和の4つの主要なクラスにタスクを分類し,ケーススタディを実施している。 各課題について,具体的な議論とともにGPT-4oの性能を総合的に評価した。 このレポートは、将来のAI応用と大気科学の研究に新たな光を当てることを願っている。

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