Fugu-MT 論文翻訳(概要): LangYa: Revolutionizing Cross-Spatiotemporal Ocean Forecasting

論文の概要: LangYa: Revolutionizing Cross-Spatiotemporal Ocean Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18097v2
Date: Wed, 25 Dec 2024 06:28:54 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-30 10:58:30.322678
Title: LangYa: Revolutionizing Cross-Spatiotemporal Ocean Forecasting
Title（参考訳）: LangYa: 時空間海洋予測の革命
Authors: Nan Yang, Chong Wang, Meihua Zhao, Zimeng Zhao, Huiling Zheng, Bin Zhang, Jianing Wang, Xiaofeng Li,
Abstract要約: 海洋予報システムであるLangYaを紹介した。結果は、LangYaが1日から7日間のリードタイムで1つのモデルで予測できることを示した。既存の数値およびAIベースの海洋予測システムと比較して、LangYaはGlobal Ocean Reanalysis and Simulationバージョン12から27年間の地球海洋データを使用している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.125674052741928
License:
Abstract: Ocean forecasting is crucial for both scientific research and societal benefits. Currently, the most accurate forecasting systems are global ocean forecasting systems (GOFSs), which represent the ocean state variables (OSVs) as discrete grids and solve partial differential equations (PDEs) governing the transitions of oceanic state variables using numerical methods. However, GOFSs processes are computationally expensive and prone to cumulative errors. Recently, large artificial intelligence (AI)-based models significantly boosted forecasting speed and accuracy. Unfortunately, building a large AI ocean forecasting system that can be considered cross-spatiotemporal and air-sea coupled forecasts remains a significant challenge. Here, we introduce LangYa, a cross-spatiotemporal and air-sea coupled ocean forecasting system. Results demonstrate that the time embedding module in LangYa enables a single model to make forecasts with lead times ranging from 1 to 7 days. The air-sea coupled module effectively simulates air-sea interactions. The ocean self-attention module improves network stability and accelerates convergence during training, and the adaptive thermocline loss function improves the accuracy of thermocline forecasting. Compared to existing numerical and AI-based ocean forecasting systems, LangYa uses 27 years of global ocean data from the Global Ocean Reanalysis and Simulation version 12 (GLORYS12) for training and achieves more reliable deterministic forecasting results for OSVs. LangYa forecasting system provides global ocean researchers with access to a powerful software tool for accurate ocean forecasting and opens a new paradigm for ocean science.
Abstract（参考訳）: 海洋予測は科学研究と社会的利益の両方に不可欠である。現在、最も正確な予測システムは、海洋状態変数(OSV)を離散格子として表現し、数値手法を用いて海洋状態変数の遷移を管理する偏微分方程式(PDE)を解く大洋予測システム(GOFS)である。しかし、GOFSsプロセスは計算コストが高く、累積誤差が生じる傾向にある。近年、AIベースの大規模モデルは予測速度と精度を大幅に向上させた。残念なことに、時空間と空気とを結合した大規模なAI海洋予測システムの構築は、依然として大きな課題である。ここでは,時空間および大気圏を結合した海洋予報システムであるLangYaを紹介する。結果、LangYaにタイム埋め込みモジュールを組み込むことで、1日から7日間のリードタイムで予測できることがわかった。エアシー結合モジュールは、エアシー相互作用を効果的にシミュレートする。海洋自己保持モジュールは、ネットワーク安定性を改善し、トレーニング中の収束を加速し、適応型サーモクリン損失関数はサーモクリン予測の精度を向上させる。既存の数値およびAIベースの海洋予測システムと比較して、LangYaは、Global Ocean Reanalysis and Simulation Version 12 (GLORYS12)から27年間の地球海洋データをトレーニングに使用し、OSVのより信頼性の高い決定論的予測結果を達成する。 LangYaの予測システムは、世界中の海洋研究者に、正確な海洋予測のための強力なソフトウェアツールへのアクセスを提供し、海洋科学の新しいパラダイムを開放する。

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