論文の概要: A Physics-guided Multimodal Transformer Path to Weather and Climate Sciences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14174v1
- Date: Sat, 19 Apr 2025 04:31:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-30 04:26:58.071005
- Title: A Physics-guided Multimodal Transformer Path to Weather and Climate Sciences
- Title（参考訳）: 物理誘導型マルチモーダル変圧器の気象・気候科学への応用
- Authors: Jing Han, Hanting Chen, Kai Han, Xiaomeng Huang, Yongyun Hu, Wenjun Xu, Dacheng Tao, Ping Zhang,
- Abstract要約: 気象学における多くの問題は、AIモデルを使って解決できる。
データ駆動アルゴリズムは従来の手法に比べて精度が大幅に向上した。
本稿では,異なる視点からの観測データをマルチモーダルデータとして扱い,変換器を介して統合する新たなパラダイムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.05404971880922
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid development of machine learning in recent years, many problems in meteorology can now be addressed using AI models. In particular, data-driven algorithms have significantly improved accuracy compared to traditional methods. Meteorological data is often transformed into 2D images or 3D videos, which are then fed into AI models for learning. Additionally, these models often incorporate physical signals, such as temperature, pressure, and wind speed, to further enhance accuracy and interpretability. In this paper, we review several representative AI + Weather/Climate algorithms and propose a new paradigm where observational data from different perspectives, each with distinct physical meanings, are treated as multimodal data and integrated via transformers. Furthermore, key weather and climate knowledge can be incorporated through regularization techniques to further strengthen the model's capabilities. This new paradigm is versatile and can address a variety of tasks, offering strong generalizability. We also discuss future directions for improving model accuracy and interpretability.
- Abstract（参考訳）: 近年の機械学習の急速な発展により、気象学における多くの問題がAIモデルを用いて解決できるようになった。
特に、データ駆動アルゴリズムは従来の手法に比べて精度が大幅に向上した。
気象データは2D画像や3Dビデオに変換され、学習のためにAIモデルに入力される。
さらに、これらのモデルには、温度、圧力、風速などの物理信号が組み込まれ、精度と解釈性をさらに向上させる。
本稿では,いくつかの代表的AI+天気/クライメートアルゴリズムをレビューし,異なる物理的意味を持つ異なる視点からの観測データをマルチモーダルデータとして扱い,トランスフォーマーを介して統合する新しいパラダイムを提案する。
さらに、重要な気象と気候の知識は、モデルの能力をさらに強化するために正規化技術によって組み込むことができる。
この新しいパラダイムは多用途であり、様々なタスクに対処し、強力な一般化性を提供する。
また、モデル精度と解釈可能性を改善するための今後の方向性についても論じる。
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