論文の概要: VA-MoE: Variables-Adaptive Mixture of Experts for Incremental Weather Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02503v2
• Date: Fri, 18 Jul 2025 12:06:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 16:39:31.864552
• Title: VA-MoE: Variables-Adaptive Mixture of Experts for Incremental Weather Forecasting
• Title（参考訳）: VA-MoE:変量適応型気象予報専門家の混合
• Authors: Hao Chen, Han Tao, Guo Song, Jie Zhang, Yunlong Yu, Yonghan Dong, Lei Bai,
• Abstract要約: VAMoEは、リアルタイムデータに動的に適応する天気予報のためのフレームワークである。 提案手法では,変数適応ゲーティング機構を用いて,関連する専門家を動的に選択・結合する。 実世界のERA5データセットの実験では、VAMoEは短期(1日)と長期(5日)の予測タスクの両方で、ソテンポラルモデルと同等に動作することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.37961811608821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents Variables Adaptive Mixture of Experts (VAMoE), a novel framework for incremental weather forecasting that dynamically adapts to evolving spatiotemporal patterns in real time data. Traditional weather prediction models often struggle with exorbitant computational expenditure and the need to continuously update forecasts as new observations arrive. VAMoE addresses these challenges by leveraging a hybrid architecture of experts, where each expert specializes in capturing distinct subpatterns of atmospheric variables (temperature, humidity, wind speed). Moreover, the proposed method employs a variable adaptive gating mechanism to dynamically select and combine relevant experts based on the input context, enabling efficient knowledge distillation and parameter sharing. This design significantly reduces computational overhead while maintaining high forecast accuracy. Experiments on real world ERA5 dataset demonstrate that VAMoE performs comparable against SoTA models in both short term (1 days) and long term (5 days) forecasting tasks, with only about 25% of trainable parameters and 50% of the initial training data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、リアルタイムデータにおける時空間パターンの進化に動的に適応する、漸進的な天気予報のための新しいフレームワークVAMoEについて述べる。 従来の天気予報モデルは、しばしば外乱の計算支出と、新しい観測が到着するにつれて予測を継続的に更新する必要性に悩まされる。 VAMoEは、各専門家が異なる大気変数(温度、湿度、風速)のサブパターンを捉えることを専門とする、専門家のハイブリッドアーキテクチャを活用することでこれらの課題に対処する。 さらに,提案手法では,入力コンテキストに基づいて関連する専門家を動的に選択・結合する可変適応ゲーティング機構を用いて,効率的な知識蒸留とパラメータ共有を実現する。 この設計は高い予測精度を維持しながら計算オーバーヘッドを大幅に削減する。 ERA5データセットを用いた実世界の実験では、VAMoEは短期(1日)と長期(5日)の予測タスクでSoTAモデルに匹敵する性能を示しており、トレーニング可能なパラメータの約25%と初期トレーニングデータの50%に過ぎなかった。

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