論文の概要: AGCD: Agent-Guided Cross-Modal Decoding for Weather Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15260v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 13:27:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 18:28:58.316409
• Title: AGCD: Agent-Guided Cross-Modal Decoding for Weather Forecasting
• Title（参考訳）: AGCD:気象予報のためのエージェントガイド型クロスモーダルデコード
• Abstract要約: Agent-Guided Cross-Modal Decoding (AGCD) は、プラグイン・アンド・プレイのプリインジェクションのパラダイムである。 状態条件の物理プライヤを生成するための多エージェント気象ナレーションパイプラインを設計する。 また、領域対応マルチスケールトークン化と効率的な物理-プライアーインジェクションを行うクロスモーダルな領域間相互作用デコーディングも導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.582978733703687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate weather forecasting is more than grid-wise regression: it must preserve coherent synoptic structures and physical consistency of meteorological fields, especially under autoregressive rollouts where small one-step errors can amplify into structural bias. Existing physics-priors approaches typically impose global, once-for-all constraints via architectures, regularization, or NWP coupling, offering limited state-adaptive and sample-specific controllability at deployment. To bridge this gap, we propose Agent-Guided Cross-modal Decoding (AGCD), a plug-and-play decoding-time prior-injection paradigm that derives state-conditioned physics-priors from the current multivariate atmosphere and injects them into forecasters in a controllable and reusable way. Specifically, We design a multi-agent meteorological narration pipeline to generate state-conditioned physics-priors, utilizing MLLMs to extract various meteorological elements effectively. To effectively apply the priors, AGCD further introduce cross-modal region interaction decoding that performs region-aware multi-scale tokenization and efficient physics-priors injection to refine visual features without changing the backbone interface. Experiments on WeatherBench demonstrate consistent gains for 6-hour forecasting across two resolutions (5.625 degree and 1.40625 degree) and diverse backbones (generic and weather-specialized), including strictly causal 48-hour autoregressive rollouts that reduce early-stage error accumulation and improve long-horizon stability.
• Abstract（参考訳）: 正確な天気予報はグリッドワイド・レグレッション以上のものであり、特に小さなワンステップ誤差が構造バイアスを増幅する自己回帰的なロールアウトにおいて、コヒーレントな合成構造と気象場の物理的整合性を維持する必要がある。 既存の物理プライヤのアプローチでは、アーキテクチャや正規化、NWP結合などを通じて、グローバルで1度限りの制約を課し、デプロイ時の状態適応性やサンプル固有の制御性に制限を設けている。 このギャップを埋めるために, エージェントガイド型クロスモーダルデコーディング (AGCD) を提案する。これは, 現在の多変量大気から状態条件の物理プリアーを導出し, 制御可能かつ再利用可能な方法で予測器に注入する, プラグ&プレイ・デコード・プレインジェクションのパラダイムである。 具体的には, MLLMを用いて, 種々の気象要素を効果的に抽出し, 状態条件の物理プライヤを生成するためのマルチエージェント気象ナレーションパイプラインを設計する。 先例を効果的に適用するために、AGCDはさらに、バックボーンインターフェースを変更することなく、領域対応のマルチスケールトークン化と効率的な物理プリアーズインジェクションを行うクロスモーダル領域相互作用デコーディングを導入している。 ウェザーベンチの実験では、2つの解像度(5.625度と1.40625度)と多様なバックボーン(遺伝子と気象の特殊化)にまたがる6時間の予測において、厳密に因果的な48時間の自動回帰ロールアウトを含む一貫した利得を示す。

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