論文の概要: Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07585v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 19:31:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 18:42:28.866027
• Title: Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region
• Title（参考訳）: ニューラル気象予報の局所的適応 : MENA領域を事例として
• Authors: Muhammad Akhtar Munir, Fahad Shahbaz Khan, Salman Khan,
• Abstract要約: 地域レベルのダウンストリームタスクに特化して、リミテッド・エリア・モデリングに焦点を合わせ、モデルをトレーニングします。 我々は,気象予報が水資源の管理,農業,極度の気象事象の影響軽減に重要であるという,気象学的課題からMENA地域を考察する。 本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.09891513612252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate weather and climate modeling is critical for both scientific advancement and safeguarding communities against environmental risks. Traditional approaches rely heavily on Numerical Weather Prediction (NWP) models, which simulate energy and matter flow across Earth's systems. However, heavy computational requirements and low efficiency restrict the suitability of NWP, leading to a pressing need for enhanced modeling techniques. Neural network-based models have emerged as promising alternatives, leveraging data-driven approaches to forecast atmospheric variables. In this work, we focus on limited-area modeling and train our model specifically for localized region-level downstream tasks. As a case study, we consider the MENA region due to its unique climatic challenges, where accurate localized weather forecasting is crucial for managing water resources, agriculture and mitigating the impacts of extreme weather events. This targeted approach allows us to tailor the model's capabilities to the unique conditions of the region of interest. Our study aims to validate the effectiveness of integrating parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methodologies, specifically Low-Rank Adaptation (LoRA) and its variants, to enhance forecast accuracy, as well as training speed, computational resource utilization, and memory efficiency in weather and climate modeling for specific regions.
• Abstract（参考訳）: 正確な気象と気候のモデリングは、科学的進歩と環境リスクに対するコミュニティの保護の両方に不可欠である。 伝統的なアプローチは、地球のシステム全体にわたるエネルギーと物質の流れをシミュレートする数値気象予測(NWP)モデルに大きく依存している。 しかし、計算量の重い要求と低効率はNWPの適合性を制限し、モデリング技術の強化の必要性が高まった。 ニューラルネットワークベースのモデルは、大気変数を予測するためにデータ駆動アプローチを活用する、有望な代替手段として登場した。 本研究では,地域レベルのダウンストリームタスクに特化して,リミテッド・エリア・モデリングに焦点をあててモデルを訓練する。 ケーススタディでは,水資源の管理や農業,極度の気象事象の影響緩和に,正確な局地的気象予報が不可欠である,独特の気候問題から,MENA地域を考察する。 このターゲティングアプローチにより、関心領域のユニークな条件に合わせてモデルの能力を調整できます。 本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。

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