論文の概要: Climplicit: Climatic Implicit Embeddings for Global Ecological Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05089v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 13:58:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:11:01.883222
• Title: Climplicit: Climatic Implicit Embeddings for Global Ecological Tasks
• Title（参考訳）: Climplicit:グローバルエコロジータスクのためのクリマティックインプリシット埋め込み
• Authors: Johannes Dollinger, Damien Robert, Elena Plekhanova, Lukas Drees, Jan Dirk Wegner,
• Abstract要約: 我々は、地球上のどこにでも暗黙の気候表象を生成するために事前訓練された場所であるClimplicitエンコーダを導入する。 我々のモデルは、生の気候時空間をダウンロードする必要をなくすことで、x1000のディスクスペースを減らし、下流タスクの計算コストを大幅に削減する。 Climplicit埋め込みの線形探索は、下流のタスクをスクラッチからトレーニングし、位置情報の代替モデルよりも総合的に優れている、あるいは同等である、ということが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.165168823227979
• License:
• Abstract: Deep learning on climatic data holds potential for macroecological applications. However, its adoption remains limited among scientists outside the deep learning community due to storage, compute, and technical expertise barriers. To address this, we introduce Climplicit, a spatio-temporal geolocation encoder pretrained to generate implicit climatic representations anywhere on Earth. By bypassing the need to download raw climatic rasters and train feature extractors, our model uses x1000 fewer disk space and significantly reduces computational needs for downstream tasks. We evaluate our Climplicit embeddings on biomes classification, species distribution modeling, and plant trait regression. We find that linear probing our Climplicit embeddings consistently performs better or on par with training a model from scratch on downstream tasks and overall better than alternative geolocation encoding models.
• Abstract（参考訳）: 気候データの深層学習は、マクロ生態学的な応用の可能性を秘めている。 しかし、ストレージ、計算、技術的専門知識の障壁のため、ディープラーニングコミュニティ以外の科学者の間では採用が限られている。 これを解決するために、地球上のどこでも暗黙の気候表現を生成するために事前訓練された時空間ジオロケーションエンコーダClimplicitを導入する。 生のラスタをダウンロードする必要をなくし、特徴抽出器を訓練することで、x1000のディスクスペースを削減し、下流タスクの計算負荷を大幅に削減する。 本研究は,生物群分類,種分布モデル,植物形質の回帰に関する簡易な埋め込みについて検討した。 Climplicit埋め込みの線形探索は、下流のタスクをスクラッチからトレーニングし、代替の位置情報エンコーディングモデルよりも総合的に優れている、あるいは同等である、ということが分かりました。

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