Fugu-MT 論文翻訳(概要): The promising potential of vision language models for the generation of textual weather forecasts

論文の概要: The promising potential of vision language models for the generation of textual weather forecasts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03623v1
Date: Wed, 03 Dec 2025 10:00:15 GMT
ステータス: 情報取得中
システム内更新日: 2025-12-04 11:56:23.953054
Title: The promising potential of vision language models for the generation of textual weather forecasts
Title（参考訳）: 天気予報生成のための視覚言語モデルの有望な可能性
Authors: Edward C. C. Steele, Dinesh Mane, Emilio Monti, Luis Orus, Rebecca Chantrill-Cheyette, Matthew Couch, Kirstine I. Dale, Simon Eaton, Govindarajan Rangarajan, Amir Majlesi, Steven Ramsdale, Michael Sharpe, Craig Smith, Jonathan Smith, Rebecca Yates, Holly Ellis, Charles Ewen,
Abstract要約: 我々は,ビデオ符号化された格子状気象データから直接,象徴的なShipping Forecastテキストを書くための視覚言語モデルの導入について検討する。これらの初期の成果は、気象庁等における生産効率とサービス革新を向上するための、有望なスケーラブルな技術機会を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.211373040365364
License:
Abstract: Despite the promising capability of multimodal foundation models, their application to the generation of meteorological products and services remains nascent. To accelerate aspiration and adoption, we explore the novel use of a vision language model for writing the iconic Shipping Forecast text directly from video-encoded gridded weather data. These early results demonstrate promising scalable technological opportunities for enhancing production efficiency and service innovation within the weather enterprise and beyond.
Abstract（参考訳）: マルチモーダル基礎モデルの有望な能力にもかかわらず、気象製品やサービスの創出への応用はいまだに始まったばかりである。願望と採用を加速するために、ビデオ符号化されたグリッド化された気象データから直接、象徴的なShipping Forecastテキストを書くための視覚言語モデルの導入について検討する。これらの初期の成果は、気象庁等における生産効率とサービス革新を向上するための、有望なスケーラブルな技術機会を示している。

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