論文の概要: Machine Learning for the Digital Typhoon Dataset: Extensions to Multiple Basins and New Developments in Representations and Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16421v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 14:25:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:50.828097
• Title: Machine Learning for the Digital Typhoon Dataset: Extensions to Multiple Basins and New Developments in Representations and Tasks
• Title（参考訳）: デジタル台風データセットのための機械学習:複数の盆地への拡張と表現とタスクの新しい展開
• Authors: Asanobu Kitamoto, Erwan Dzik, Gaspar Faure,
• Abstract要約: 本稿では,長期的データを対象とした機械学習モデルを対象として,40年以上にわたって最長の台風衛星画像データセットの新バージョンを提案する。 データセットV2に新たに追加されたのは、南半球の熱帯サイクロンデータである。 2つの半球からのデータを持つことで、盆地と半球間の地域差について、新たな研究をすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30723404270319693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the Digital Typhoon Dataset V2, a new version of the longest typhoon satellite image dataset for 40+ years aimed at benchmarking machine learning models for long-term spatio-temporal data. The new addition in Dataset V2 is tropical cyclone data from the southern hemisphere, in addition to the northern hemisphere data in Dataset V1. Having data from two hemispheres allows us to ask new research questions about regional differences across basins and hemispheres. We also discuss new developments in representations and tasks of the dataset. We first introduce a self-supervised learning framework for representation learning. Combined with the LSTM model, we discuss performance on intensity forecasting and extra-tropical transition forecasting tasks. We then propose new tasks, such as the typhoon center estimation task. We show that an object detection-based model performs better for stronger typhoons. Finally, we study how machine learning models can generalize across basins and hemispheres, by training the model on the northern hemisphere data and testing it on the southern hemisphere data. The dataset is publicly available at \url{http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/dataset/} and \url{https://github.com/kitamoto-lab/digital-typhoon/}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,長期時空間データを対象とした機械学習モデルのベンチマークを目的とした,40年以上にわたり最長の台風衛星画像データセットの新バージョンであるDigital Typhoon Dataset V2を提案する。 Dataset V2の新たな追加は、Dataset V1の北半球データに加えて、南半球の熱帯サイクロンデータである。 2つの半球からのデータを持つことで、盆地と半球間の地域差について、新たな研究をすることができる。 また,データセットの表現やタスクの新たな展開についても論じる。 まず,表現学習のための自己教師型学習フレームワークを紹介する。 LSTMモデルと組み合わせて,強度予測と熱帯外遷移予測タスクの性能について検討する。 次に,台風センター推定タスクのような新しいタスクを提案する。 オブジェクト検出に基づくモデルは,強い台風に対してより優れた性能を示すことを示す。 最後に、北半球のデータに基づいてモデルをトレーニングし、南半球のデータでそれをテストすることにより、機械学習モデルが盆地や半球をまたいで一般化する方法について検討する。 データセットは \url{http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/dataset/} と \url{https://github.com/kitamoto-lab/digital-typhoon/} で公開されている。

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