論文の概要: CLLMate: A Multimodal LLM for Weather and Climate Events Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19058v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 18:00:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 04:40:55.503061
• Title: CLLMate: A Multimodal LLM for Weather and Climate Events Forecasting
• Title（参考訳）: CLLMate:気象・気候予報のためのマルチモーダルLCM
• Authors: Haobo Li, Zhaowei Wang, Jiachen Wang, Alexis Kai Hon Lau, Huamin Qu,
• Abstract要約: 気象データとテクストイベントデータを利用して、潜在的な気象や気候イベントを予測する新しいタスクを提案する。 まず,大言語モデル(LLM)を用いた過去の気象・気候イベントと過去の気象データを一致させる枠組みを提案する。 本研究では,LLMを用いた知識グラフを構築し,41k以上の環境関連ニュース記事のコーパスから気象・気候イベントに関する情報を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.262728813088955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Forecasting weather and climate events is crucial for making appropriate measures to mitigate environmental hazards and minimize associated losses. Previous research on environmental forecasting focuses on predicting numerical meteorological variables related to closed-set events rather than forecasting open-set events directly, which limits the comprehensiveness of event forecasting. We propose Weather and Climate Event Forecasting (WCEF), a new task that leverages meteorological raster data and textual event data to predict potential weather and climate events. However, due to difficulties in aligning multimodal data and the lack of sufficient supervised datasets, this task is challenging to accomplish. Therefore, we first propose a framework to align historical meteorological data with past weather and climate events using the large language model (LLM). In this framework, we construct a knowledge graph by using LLM to extract information about weather and climate events from a corpus of over 41k highly environment-focused news articles. Subsequently, we mapped these events with meteorological raster data, creating a supervised dataset, which is the largest and most novel for LLM tuning on the WCEF task. Finally, we introduced our aligned models, CLLMate (LLM for climate), a multimodal LLM to forecast weather and climate events using meteorological raster data. In evaluating CLLMate, we conducted extensive experiments. The results indicate that CLLMate surpasses both the baselines and other multimodal LLMs, showcasing the potential of utilizing LLM to align weather and climate events with meteorological data and highlighting the promising future for research on the WCEF task.
• Abstract（参考訳）: 気象や気候の予報は、環境リスクを軽減し、関連する損失を最小限に抑えるための適切な措置をとるために重要である。 環境予測に関する従来の研究は、オープンセットイベントを直接予測するのではなく、クローズドセットイベントに関連する数値気象変数の予測に重点を置いており、イベント予測の包括性を制限している。 気象ラスターデータとテキストイベントデータを利用して、潜在的な気象や気候イベントを予測する新しいタスクであるWCEF(Weather and Climate Event Forecasting)を提案する。 しかし、マルチモーダルデータの整合が困難であり、十分な教師付きデータセットが不足しているため、この作業は困難である。 そこで我々はまず,大言語モデル (LLM) を用いた過去の気象・気候イベントと過去の気象データを一致させる枠組みを提案する。 本研究では,LLMを用いた知識グラフを構築し,41万件以上の高度に環境に配慮したニュース記事のコーパスから気象・気候イベントに関する情報を抽出する。 その後、気象ラスタデータを用いてこれらの事象をマッピングし、WCEFタスクにおけるLLMチューニングの最大かつ最も斬新な教師付きデータセットを作成しました。 最後に,気象ラスタデータを用いた気象・気象予報のための多モードLCMであるCLLMate(LLM for climate)を導入した。 CLLMateの評価では,広範囲な実験を行った。 その結果,CLLMate はベースラインおよび他のマルチモーダル LLM を超越し,気象や気候の事象を気象データと整合させる LLM を活用する可能性を示し,WCEF 課題研究の将来を浮き彫りにしている。

関連論文リスト

• Deep Learning for Weather Forecasting: A CNN-LSTM Hybrid Model for Predicting Historical Temperature Data [7.559331742876793]
  本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)を併用したハイブリッドモデルを提案する。 CNNは空間的特徴抽出に利用され、LSTMは時間的依存を処理し、予測精度と安定性が大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T03:38:53Z)
• MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
  気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。 以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。 本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z)
• Generating Fine-Grained Causality in Climate Time Series Data for Forecasting and Anomaly Detection [67.40407388422514]
  我々は、TBN Granger Causalityという概念的微粒因果モデルを設計する。 次に, TBN Granger Causality を生成的に発見する TacSas という, エンドツーエンドの深部生成モデルを提案する。 気候予報のための気候指標ERA5と、極度気象警報のためのNOAAの極端気象基準でTacSasを試験する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T06:47:21Z)
• A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Temporal Event Forecasting [45.0261082985087]
  時間的事象予測のための大規模言語モデル(LLM)を総合的に評価する。 LLMの入力に生テキストを直接統合しても、ゼロショット補間性能は向上しないことがわかった。 対照的に、特定の複雑なイベントや微調整LDMに生テキストを組み込むことで、性能が大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T11:58:54Z)
• Vision-Language Models Meet Meteorology: Developing Models for Extreme Weather Events Detection with Heatmaps [30.771706309741656]
  極端な気象のリアルタイム検出と予測は、人間の生命とインフラを保護する。 従来の手法は地理情報システム(GIS)を用いた気象熱マップの数値しきい値設定と手動解釈に依存している。 本研究は,視覚質問応答 (VQA) 問題としてフレーミングすることで,極度気象事象検出 (EWED) を再定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T08:46:44Z)
• Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A Benchmark and a New Method [66.80344502790231]
  気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。 データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。 提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:02:56Z)
• SCTc-TE: A Comprehensive Formulation and Benchmark for Temporal Event Forecasting [63.01035584154509]
  私たちは完全に自動化されたパイプラインを開発し、約0.6百万のニュース記事からMidEast-TEという大規模なデータセットを構築しました。 このデータセットは、2015年から2022年まで、主に中東地域での協力と紛争イベントに焦点を当てている。 そこで本稿では,SCTc-TE予測にローカルコンテキストとグローバルコンテキストの両方を活用可能なLoGoを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T07:40:21Z)
• Pushing the Limits of Pre-training for Time Series Forecasting in the CloudOps Domain [54.67888148566323]
  クラウドオペレーションドメインから,大規模時系列予測データセットを3つ導入する。 強力なゼロショットベースラインであり、モデルとデータセットサイズの両方において、さらなるスケーリングの恩恵を受けています。 これらのデータセットと結果を取得することは、古典的および深層学習のベースラインを事前訓練された方法と比較した総合的なベンチマーク結果の集合である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T08:09:51Z)
• Robust Event Classification Using Imperfect Real-world PMU Data [58.26737360525643]
  本研究では,不完全な実世界のファサー計測単位(PMU)データを用いて,ロバストな事象分類について検討する。 我々は、堅牢なイベント分類器を訓練するための新しい機械学習フレームワークを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-19T17:41:43Z)
• RainBench: Towards Global Precipitation Forecasting from Satellite Imagery [6.462260770989231]
  極端に降水するイベントは、発展途上国の経済と生活を定期的に破壊する。 データ駆動型ディープラーニングアプローチは、正確な複数日予測へのアクセスを広げる可能性がある。 現在、世界的な降雨予測の研究に特化したベンチマークデータセットは存在しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T15:35:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。