論文の概要: Advancing Ocean State Estimation with efficient and scalable AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06041v1
- Date: Sat, 08 Nov 2025 15:24:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.721395
- Title: Advancing Ocean State Estimation with efficient and scalable AI
- Title（参考訳）: 効率的でスケーラブルなAIによる海洋状態推定の改善
- Authors: Yanfei Xiang, Yuan Gao, Hao Wu, Quan Zhang, Ruiqi Shu, Xiao Zhou, Xi Wu, Xiaomeng Huang,
- Abstract要約: マルチソースおよびマルチスケールデータを同化するAI駆動型海洋データ同化フレームワーク(ADAF-Ocean)を提案する。
ADAF-Oceanは、異種入力から海洋状態への連続的なマッピングを学び、ネイティブデータの忠実さを保存する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.24444646069193
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate and efficient global ocean state estimation remains a grand challenge for Earth system science, hindered by the dual bottlenecks of computational scalability and degraded data fidelity in traditional data assimilation (DA) and deep learning (DL) approaches. Here we present an AI-driven Data Assimilation Framework for Ocean (ADAF-Ocean) that directly assimilates multi-source and multi-scale observations, ranging from sparse in-situ measurements to 4 km satellite swaths, without any interpolation or data thinning. Inspired by Neural Processes, ADAF-Ocean learns a continuous mapping from heterogeneous inputs to ocean states, preserving native data fidelity. Through AI-driven super-resolution, it reconstructs 0.25$^\circ$ mesoscale dynamics from coarse 1$^\circ$ fields, which ensures both efficiency and scalability, with just 3.7\% more parameters than the 1$^\circ$ configuration. When coupled with a DL forecasting system, ADAF-Ocean extends global forecast skill by up to 20 days compared to baselines without assimilation. This framework establishes a computationally viable and scientifically rigorous pathway toward real-time, high-resolution Earth system monitoring.
- Abstract（参考訳）: 従来のデータ同化(DA)と深層学習(DL)のアプローチにおいて、計算スケーラビリティと劣化したデータの忠実性という2つのボトルネックによって妨げられている。
本稿では,AIによる海洋データ同化フレームワーク(ADAF-Ocean)について紹介する。
ニューラル・プロセスにインスパイアされたADAF-Oceanは、異種入力から海洋状態への連続的なマッピングを学び、ネイティブデータの忠実さを保存する。
AI駆動の超解像により、粗い1$^\circ$フィールドから0.25$^\circ$メソスケールダイナミクスを再構成し、1$^\circ$構成よりもわずか3.7\%のパラメータで効率とスケーラビリティの両方を保証する。
DL予測システムと組み合わせると、ADAF-Oceanは、同化のないベースラインと比較して、世界予測スキルを最大20日延長する。
この枠組みは、リアルタイムで高解像度の地球システム監視への計算可能で科学的に厳格な経路を確立する。
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