論文の概要: Generalizable Implicit Neural Representations via Parameterized Latent Dynamics for Baroclinic Ocean Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21588v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 15:04:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:40.540598
• Title: Generalizable Implicit Neural Representations via Parameterized Latent Dynamics for Baroclinic Ocean Forecasting
• Title（参考訳）: Baroclinic Ocean Forecastingのためのパラメータ化潜在ダイナミクスによる一般化可能なインシシシトニューラル表現
• Authors: Guang Zhao, Xihaier Luo, Seungjun Lee, Yihui Ren, Shinjae Yoo, Luke Van Roekel, Balu Nadiga, Sri Hari Krishna Narayanan, Yixuan Sun, Wei Xu,
• Abstract要約: PINRODは、動的に認識される暗黙のニューラル表現とパラメータ化されたニューラル常微分方程式を組み合わせた新しいフレームワークである。 海洋中規模パラメトリック活動の実験は、既存のベースラインよりも精度が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.223198342339803
• License:
• Abstract: Mesoscale ocean dynamics play a critical role in climate systems, governing heat transport, hurricane genesis, and drought patterns. However, simulating these processes at high resolution remains computationally prohibitive due to their nonlinear, multiscale nature and vast spatiotemporal domains. Implicit neural representations (INRs) reduce the computational costs as resolution-independent surrogates but fail in many-query scenarios (inverse modeling) requiring rapid evaluations across diverse parameters. We present PINROD, a novel framework combining dynamics-aware implicit neural representations with parameterized neural ordinary differential equations to address these limitations. By integrating parametric dependencies into latent dynamics, our method efficiently captures nonlinear oceanic behavior across varying boundary conditions and physical parameters. Experiments on ocean mesoscale activity data show superior accuracy over existing baselines and improved computational efficiency compared to standard numerical simulations.
• Abstract（参考訳）: メソスケールの海洋力学は、気候システム、熱輸送、ハリケーンの発生、干ばつパターンにおいて重要な役割を果たしている。 しかし、これらの過程を高分解能でシミュレーションすることは、その非線形で多スケールな性質と広大な時空間領域のために計算的に禁じられている。 Inlicit Neural representations (INRs) は、解像度に依存しないサロゲートとして計算コストを削減するが、様々なパラメータの高速な評価を必要とする多くのクエリシナリオ(逆モデリング)では失敗する。 本稿では、動的認識型暗黙的ニューラル表現とパラメータ化ニューラル常微分方程式を組み合わせた新しいフレームワークPINRODを提案する。 パラメトリック依存関係を潜在力学に統合することにより, 境界条件や物理パラメータの異なる非線形海洋挙動を効率的に捉えることができる。 海洋中規模活動データを用いた実験は, 既往のベースラインよりも精度が高く, 計算効率も標準数値シミュレーションより向上した。

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