論文の概要: GRIT: Graph Transformer For Internal Ice Layer Thickness Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07388v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 02:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.254545
• Title: GRIT: Graph Transformer For Internal Ice Layer Thickness Prediction
• Title（参考訳）: GRIT:内部氷層厚さ予測用グラフトランス
• Authors: Zesheng Liu, Maryam Rahnemoonfar,
• Abstract要約: 氷を貫くことができるレーダーセンサーは、内部の氷層の詳細なレーダグラム画像をキャプチャする。 GRITは、浅い氷層と深い氷層の関係をマッピングするための注意機構を備えた誘導幾何学グラフ学習フレームワークを統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaining a deeper understanding of the thickness and variability of internal ice layers in Radar imagery is essential in monitoring the snow accumulation, better evaluating ice dynamics processes, and minimizing uncertainties in climate models. Radar sensors, capable of penetrating ice, capture detailed radargram images of internal ice layers. In this work, we introduce GRIT, graph transformer for ice layer thickness. GRIT integrates an inductive geometric graph learning framework with an attention mechanism, designed to map the relationships between shallow and deeper ice layers. Compared to baseline graph neural networks, GRIT demonstrates consistently lower prediction errors. These results highlight the attention mechanism's effectiveness in capturing temporal changes across ice layers, while the graph transformer combines the strengths of transformers for learning long-range dependencies with graph neural networks for capturing spatial patterns, enabling robust modeling of complex spatiotemporal dynamics.
• Abstract（参考訳）: レーダ画像における内部氷層の厚さと変動性に関する深い理解を得ることは、積雪の蓄積を監視し、氷の動的過程をよりよく評価し、気候モデルにおける不確実性を最小化するために不可欠である。 氷を貫くことができるレーダーセンサーは、内部の氷層の詳細なレーダグラム画像をキャプチャする。 本研究では,氷層厚用グラフトランスであるGRITを紹介する。 GRITは、浅い氷層と深い氷層の間の関係をマッピングするように設計された、誘導幾何学的なグラフ学習フレームワークとアテンションメカニズムを統合している。 ベースライングラフニューラルネットワークと比較して、GRITは一貫して予測エラーを減少させる。 これらの結果は、氷層間の時間変化を捉えるための注意機構の有効性を強調し、グラフトランスフォーマーは、長距離依存を学習するトランスフォーマーの強みと、空間パターンをキャプチャするグラフニューラルネットワークを組み合わせて、複雑な時空間ダイナミクスの堅牢なモデリングを可能にする。

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