論文の概要: Comparative Analysis of Black-Box Optimization Methods for Weather Intervention Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10843v1
- Date: Fri, 16 May 2025 04:22:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-19 14:36:14.066636
- Title: Comparative Analysis of Black-Box Optimization Methods for Weather Intervention Design
- Title（参考訳）: 気象干渉設計のためのブラックボックス最適化手法の比較解析
- Authors: Yuta Higuchi, Rikuto Nagai, Atsushi Okazaki, Masaki Ogura, Naoki Wakamiya,
- Abstract要約: 気象管理の目的は、最適なタイミング、位置、強度で介入を行うことで、災害リスクを軽減することである。
最適化プロセスは、気象現象の大規模で複雑なため、非常に困難である。
そこで本研究では,ブラックボックス最適化に基づく気象介入設計手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.008242210230669
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As climate change increases the threat of weather-related disasters, research on weather control is gaining importance. The objective of weather control is to mitigate disaster risks by administering interventions with optimal timing, location, and intensity. However, the optimization process is highly challenging due to the vast scale and complexity of weather phenomena, which introduces two major challenges. First, obtaining accurate gradient information for optimization is difficult. In addition, numerical weather prediction (NWP) models demand enormous computational resources, necessitating parameter optimization with minimal function evaluations. To address these challenges, this study proposes a method for designing weather interventions based on black-box optimization, which enables efficient exploration without requiring gradient information. The proposed method is evaluated in two distinct control scenarios: one-shot initial value intervention and sequential intervention based on model predictive control. Furthermore, a comparative analysis is conducted among four representative black-box optimization methods in terms of total rainfall reduction. Experimental results show that Bayesian optimization achieves higher control effectiveness than the others, particularly in high-dimensional search spaces. These findings suggest that Bayesian optimization is a highly effective approach for weather intervention computation.
- Abstract（参考訳）: 気候変動が気象関連災害の脅威を増大させるにつれ、気象管理の研究の重要性が高まっている。
気象管理の目的は、最適なタイミング、位置、強度で介入を行うことで、災害リスクを軽減することである。
しかし、気象現象の大規模化と複雑化により、最適化プロセスは非常に困難であり、2つの大きな課題がもたらされる。
まず、最適化のための正確な勾配情報を得るのが困難である。
さらに、数値天気予報(NWP)モデルでは、最小限の機能評価でパラメータ最適化を必要とする膨大な計算資源が要求される。
これらの課題に対処するために,ブラックボックス最適化に基づく気象介入の設計手法を提案する。
提案手法は,モデル予測制御に基づく一発初期値介入と逐次介入の2つの異なる制御シナリオで評価される。
さらに, 降雨量削減の観点から, 4つの代表的なブラックボックス最適化手法の比較分析を行った。
実験により, ベイズ最適化は, 特に高次元探索空間において, 他よりも高い制御効率を実現することが示された。
これらの結果から,ベイジアン最適化は気象介入計算に極めて効果的な手法であることが示唆された。
関連論文リスト
- Handling Weather Uncertainty in Air Traffic Prediction through an Inverse Approach [0.0]
逆気象条件、特に対流現象は航空交通管理に重大な課題をもたらす。
本研究では,3次元ガウス混合モデルを用いて,長距離飛行軌道変化の予測を行う。
このモデルは、最大60分間のリルート予測において、堅牢なパフォーマンスを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-07T15:42:09Z) - Global-Decision-Focused Neural ODEs for Proactive Grid Resilience Management [50.34345101758248]
本稿では,機能停止予測とグローバルに最適化された介入を統合するフレームワークPATOGを提案する。
提案手法は,空間的かつ時間的に整合性のある意思決定を保証し,予測精度と操作効率を両立させる。
合成および実世界のデータセットの実験では、停止予測一貫性とグリッドレジリエンスが大幅に改善された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-25T16:15:35Z) - Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region [62.09891513612252]
地域レベルのダウンストリームタスクに特化して、リミテッド・エリア・モデリングに焦点を合わせ、モデルをトレーニングします。
我々は,気象予報が水資源の管理,農業,極度の気象事象の影響軽減に重要であるという,気象学的課題からMENA地域を考察する。
本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-11T19:31:56Z) - MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。
以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。
本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z) - Lightning-Fast Convective Outlooks: Predicting Severe Convective Environments with Global AI-based Weather Models [0.08271752505511926]
激しい対流嵐は最も危険な気象現象であり、正確な予測は影響を緩和する。
最近リリースされたAIベースの天気モデルスイートは、中距離の予測を数秒で生成する。
本稿では,再解析とECMWFの運用数値天気予報モデルISSに対して,対流パラメータを対象とした3つのAIモデルの予測能力を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T07:46:03Z) - ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.6987191099507]
非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。
また,複数のランダムサンプルを用いて予測結果の不確かさをキャプチャするExBoosterについても紹介する。
提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:34:13Z) - Comparative Evaluation of Metaheuristic Algorithms for Hyperparameter
Selection in Short-Term Weather Forecasting [0.0]
本稿では,遺伝的アルゴリズム (GA), 微分進化 (DE), 粒子群最適化 (PSO) のメタヒューリスティックアルゴリズムの適用について検討する。
平均二乗誤差(MSE)や平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)といった指標に基づいて天気予報の性能を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-05T22:13:35Z) - Hard-Constrained Deep Learning for Climate Downscaling [30.280862393706542]
高解像度の気候と気象データは、気候適応と緩和に関する長期的な決定を知らせるために重要である。
予測モデルは計算コストによって制限されるため、しばしば粗い解像度の予測を生成する。
深層学習からの超解像法を含む統計的ダウンスケーリングは、低分解能データをアップサンプリングする効率的な方法を提供することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-08T16:54:01Z) - DEBOSH: Deep Bayesian Shape Optimization [48.80431740983095]
形状最適化に適した不確実性に基づく新しい手法を提案する。
効果的なBOを可能にし、その結果の形状の質を最先端のアプローチを超えて向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-28T11:01:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。