論文の概要: Prototype-enhanced prediction in graph neural networks for climate applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17492v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 12:34:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.357446
• Title: Prototype-enhanced prediction in graph neural networks for climate applications
• Title（参考訳）: 気候応用のためのグラフニューラルネットワークのプロトタイプによる予測
• Authors: Nawid Keshtmand, Elena Fillola, Jeffrey Nicholas Clark, Raul Santos-Rodriguez, Matthew Rigby,
• Abstract要約: データ駆動エミュレータは、物理学に基づくシミュレーションを学習し、エミュレートするためにますます使われている。 プロトタイプを用いて,これらの高次元エミュレート出力の品質を向上する構造的手法を提案する。 本研究では, 温室効果ガス排出量モニタリングの鍵となる大気分散をエミュレートする手法について, 試作機を用いて訓練したモデルとベースラインモデルを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven emulators are increasingly being used to learn and emulate physics-based simulations, reducing computational expense and run time. Here, we present a structured way to improve the quality of these high-dimensional emulated outputs, through the use of prototypes: an approximation of the emulator's output passed as an input, which informs the model and leads to better predictions. We demonstrate our approach to emulate atmospheric dispersion, key for greenhouse gas emissions monitoring, by comparing a baseline model to models trained using prototypes as an additional input. The prototype models achieve better performance, even with few prototypes and even if they are chosen at random, but we show that choosing the prototypes through data-driven methods (k-means) can lead to almost 10\% increased performance in some metrics.
• Abstract（参考訳）: データ駆動エミュレータは、物理学に基づくシミュレーションを学習し、エミュレートし、計算コストと実行時間を削減している。 本稿では,これらの高次元エミュレート出力の品質向上のための構造的手法を試作機を用いて提案する。 本研究では, 温室効果ガス排出量モニタリングの鍵となる大気分散をエミュレートする手法について, 試作機を用いたモデルとの比較を行った。 プロトタイプモデルでは,少数のプロトタイプでもランダムに選択しても,パフォーマンスが向上するが,データ駆動方式(k-means)でプロトタイプを選択すると,一部の指標では約10倍の性能向上が期待できる。

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