論文の概要: Implicit Neural Representations for Simultaneous Reduction and
Continuous Reconstruction of Multi-Altitude Climate Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17367v1
- Date: Wed, 25 Sep 2024 21:23:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-30 11:54:28.958605
- Title: Implicit Neural Representations for Simultaneous Reduction and
Continuous Reconstruction of Multi-Altitude Climate Data
- Title（参考訳）: 同時縮小のためのインプシットニューラル表現
多高度気候データの連続的再構成
- Authors: Alif Bin Abdul Qayyum, Xihaier Luo, Nathan M. Urban, Xiaoning Qian and
Byung-Jun Yoon
- Abstract要約: 本稿では,多高度風速データの有効次元削減と連続表現を同時に実現するためのディープラーニングフレームワークを提案する。
本研究の目的は,(1)多種多様な気候条件にまたがるデータ解像度を改善して高解像度の細部を復元すること,(2)大規模気候データセットのより効率的な保存のためのデータ次元の低減,(3)異なる高度で測定された風速データ間の交差予測を可能にすることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.25603295884306
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The world is moving towards clean and renewable energy sources, such as wind
energy, in an attempt to reduce greenhouse gas emissions that contribute to
global warming. To enhance the analysis and storage of wind data, we introduce
a deep learning framework designed to simultaneously enable effective
dimensionality reduction and continuous representation of multi-altitude wind
data from discrete observations. The framework consists of three key
components: dimensionality reduction, cross-modal prediction, and
super-resolution. We aim to: (1) improve data resolution across diverse
climatic conditions to recover high-resolution details; (2) reduce data
dimensionality for more efficient storage of large climate datasets; and (3)
enable cross-prediction between wind data measured at different heights.
Comprehensive testing confirms that our approach surpasses existing methods in
both super-resolution quality and compression efficiency.
- Abstract（参考訳）: 世界は地球温暖化に寄与する温室効果ガス排出量を減らすため、風力エネルギーなどのクリーンで再生可能なエネルギー源に向かっている。
風速データの解析と保存性を高めるため,離散観測から有効次元の低減と連続表現を実現するためのディープラーニングフレームワークを提案する。
このフレームワークは3つの重要なコンポーネントで構成されている。
本研究の目的は,(1)多種多様な気候条件にまたがるデータ解像度を改善して高解像度の細部を復元すること,(2)大規模気候データセットのより効率的な保存のためのデータ次元の低減,(3)異なる高度で測定された風速データ間の交差予測を可能にすることである。
包括的検証により,本手法は超解像品質と圧縮効率の両方において既存手法を上回ることが確認された。
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