論文の概要: VITA: Variational Pretraining of Transformers for Climate-Robust Crop Yield Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03589v2
- Date: Mon, 06 Oct 2025 05:27:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 14:28:10.463691
- Title: VITA: Variational Pretraining of Transformers for Climate-Robust Crop Yield Forecasting
- Title（参考訳）: VITA:気候変動作物収量予測のための変圧器の変分事前訓練
- Authors: Adib Hasan, Mardavij Roozbehani, Munther Dahleh,
- Abstract要約: 現在のAIモデルは、収穫が歴史的傾向から逸脱した場合、体系的に過小評価される。
大規模な衛星による気象データセットから表現を学習する変分事前学習フレームワークであるVITAを紹介する。
VITAは合衆国のコーンベルトにある733の郡に適用され、トウモロコシと大豆の収量を予測する最先端のパフォーマンスを達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586018
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate crop yield forecasting is essential for global food security. However, current AI models systematically underperform when yields deviate from historical trends. We attribute this to the lack of rich, physically grounded datasets directly linking atmospheric states to yields. To address this, we introduce VITA (Variational Inference Transformer for Asymmetric data), a variational pretraining framework that learns representations from large satellite-based weather datasets and transfers to the ground-based limited measurements available for yield prediction. VITA is trained using detailed meteorological variables as proxy targets during pretraining and learns to predict latent atmospheric states under a seasonality-aware sinusoidal prior. This allows the model to be fine-tuned using limited weather statistics during deployment. Applied to 763 counties in the U.S. Corn Belt, VITA achieves state-of-the-art performance in predicting corn and soybean yields across all evaluation scenarios, particularly during extreme years, with statistically significant improvements (paired t-test, $p < 0.0001$). Importantly, VITA outperforms prior frameworks like GNN-RNN without soil data, and bigger foundational models (e.g., Chronos-Bolt) with less compute, making it practical for real-world use--especially in data-scarce regions. This work highlights how domain-aware AI design can overcome data limitations and support resilient agricultural forecasting in a changing climate.
- Abstract（参考訳）: 世界の食料安全保障には正確な収穫量予測が不可欠である。
しかし、現在のAIモデルは、収穫が歴史的傾向から逸脱した場合、体系的に過小評価される。
これは、大気の状態と収量を直接リンクする、リッチで物理的に基盤付けられたデータセットが欠如しているためです。
そこで本稿では, 衛星による大規模気象データセットから表現を学習し, 収差予測に利用可能な地上の限られた測定値に転送する変動事前学習フレームワークであるVITA(Variational Inference Transformer for Asymmetric data)を紹介する。
VITAは、事前訓練中に詳細な気象変数をプロキシーターゲットとして使用して訓練され、季節を意識した正弦波による潜在大気状態の予測を学習する。
これにより、配置中に限られた気象統計を用いてモデルを微調整することができる。
アメリカ・コーンベルトの763の郡に適用されたVITAは、あらゆる評価シナリオ、特に極端な年でトウモロコシと大豆の収量を予測し、統計学的に有意な改善(t-test、$p < 0.0001$)を達成している。
重要な点として、VITAは、土壌データのないGNN-RNNや、より大規模な基盤モデル(例えば、Chronos-Bolt)よりも少ない計算能力でパフォーマンスを向上しており、特にデータスカース領域において、現実世界の使用に実用的である。
この研究は、ドメイン認識AI設計がデータ制限を克服し、変化する気候における回復力のある農業予測をサポートする方法を強調している。
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