論文の概要: LightWeather: Harnessing Absolute Positional Encoding to Efficient and Scalable Global Weather Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09695v1
- Date: Mon, 19 Aug 2024 04:23:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 17:34:18.839033
- Title: LightWeather: Harnessing Absolute Positional Encoding to Efficient and Scalable Global Weather Forecasting
- Title（参考訳）: LightWeather: 効率的でスケーラブルなグローバル気象予報のための絶対位置エンコーディング
- Authors: Yisong Fu, Fei Wang, Zezhi Shao, Chengqing Yu, Yujie Li, Zhao Chen, Zhulin An, Yongjun Xu,
- Abstract要約: 絶対的な位置符号化がTransformerベースの天気予報モデルで実際に機能していることが示される。
本稿では,測候の軽量かつ効果的なモデルであるLightWeatherを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.048535830456363
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, Transformers have gained traction in weather forecasting for their capability to capture long-term spatial-temporal correlations. However, their complex architectures result in large parameter counts and extended training times, limiting their practical application and scalability to global-scale forecasting. This paper aims to explore the key factor for accurate weather forecasting and design more efficient solutions. Interestingly, our empirical findings reveal that absolute positional encoding is what really works in Transformer-based weather forecasting models, which can explicitly model the spatial-temporal correlations even without attention mechanisms. We theoretically prove that its effectiveness stems from the integration of geographical coordinates and real-world time features, which are intrinsically related to the dynamics of weather. Based on this, we propose LightWeather, a lightweight and effective model for station-based global weather forecasting. We employ absolute positional encoding and a simple MLP in place of other components of Transformer. With under 30k parameters and less than one hour of training time, LightWeather achieves state-of-the-art performance on global weather datasets compared to other advanced DL methods. The results underscore the superiority of integrating spatial-temporal knowledge over complex architectures, providing novel insights for DL in weather forecasting.
- Abstract（参考訳）: 近年,トランスフォーマーは長期の空間的時間的相関を捉えた気象予報の分野で注目を集めている。
しかし、それらの複雑なアーキテクチャは、パラメータ数が大きくなり、訓練時間が延長され、実践的な応用とスケーラビリティがグローバルスケールの予測に制限される。
本稿では,正確な天気予報の鍵となる要素を探究し,より効率的なソリューションを設計することを目的とする。
興味深いことに、我々の経験的発見は、絶対的な位置符号化がトランスフォーマーベースの天気予報モデルで実際に機能していることを示し、注意機構のない時空間相関を明示的にモデル化することができる。
理論的には、その効果は地理的座標と実世界の時間的特徴の統合に起因しており、これは本質的に気象の力学と関係している。
そこで本研究では,測候衛星を用いた地球規模の天気予報のための軽量かつ効果的なモデルLightWeatherを提案する。
我々は、Transformerの他のコンポーネントの代わりに、絶対位置符号化と単純なMPPを用いる。
30k以下のパラメータと1時間未満のトレーニング時間で、LightWeatherは、他の高度なDLメソッドと比較して、グローバル気象データセットの最先端のパフォーマンスを達成する。
その結果、複雑なアーキテクチャよりも空間的時間的知識の統合が優れていることが示され、天気予報におけるDLの新たな洞察がもたらされた。
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