論文の概要: Contrastive Learning Boosts Deterministic and Generative Models for Weather Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24744v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 19:09:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:47.953429
• Title: Contrastive Learning Boosts Deterministic and Generative Models for Weather Data
• Title（参考訳）: コントラスト学習は気象データに対する決定論的・生成的モデルを促進する
• Authors: Nathan Bailey,
• Abstract要約: 気象データ、特にERA5データセットにおける対照的な学習について検討する。 本稿では,時間的に認識されたバッチサンプリング戦略とサイクル整合性損失を導入し,潜在空間の構造を改善する。 この結果から, コントラスト学習は, 疎地学データに対して, 有効かつ有利な圧縮手法であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.02256186250710104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weather data, comprising multiple variables, poses significant challenges due to its high dimensionality and multimodal nature. Creating low-dimensional embeddings requires compressing this data into a compact, shared latent space. This compression is required to improve the efficiency and performance of downstream tasks, such as forecasting or extreme-weather detection. Self-supervised learning, particularly contrastive learning, offers a way to generate low-dimensional, robust embeddings from unlabelled data, enabling downstream tasks when labelled data is scarce. Despite initial exploration of contrastive learning in weather data, particularly with the ERA5 dataset, the current literature does not extensively examine its benefits relative to alternative compression methods, notably autoencoders. Moreover, current work on contrastive learning does not investigate how these models can incorporate sparse data, which is more common in real-world data collection. It is critical to explore and understand how contrastive learning contributes to creating more robust embeddings for sparse weather data, thereby improving performance on downstream tasks. Our work extensively explores contrastive learning on the ERA5 dataset, aligning sparse samples with complete ones via a contrastive loss term to create SPARse-data augmented conTRAstive spatiotemporal embeddings (SPARTA). We introduce a temporally aware batch sampling strategy and a cycle-consistency loss to improve the structure of the latent space. Furthermore, we propose a novel graph neural network fusion technique to inject domain-specific physical knowledge. Ultimately, our results demonstrate that contrastive learning is a feasible and advantageous compression method for sparse geoscience data, thereby enhancing performance in downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 複数の変数からなる気象データは、その高次元性とマルチモーダル性のために重大な課題を提起する。 低次元埋め込みを作成するには、このデータをコンパクトで共有された潜在空間に圧縮する必要がある。 この圧縮は、予測や極悪検知といった下流タスクの効率と性能を改善するために必要である。 自己教師付き学習、特に対照的な学習は、ラベル付きデータが不足している場合の下流タスクを可能にする、ラベル付きデータから低次元で堅牢な埋め込みを生成する方法を提供する。 気象データ、特にERA5データセットにおける対照的な学習の初期の調査にもかかわらず、現在の文献では、他の圧縮方法、特にオートエンコーダと比較して、その利点を広く調べていない。 さらに、コントラスト学習に関する現在の研究では、これらのモデルがスパースデータをどのように組み込むことができるかは調査されていない。 コントラスト学習が、より堅牢な気象データ埋め込みを生み出し、下流タスクのパフォーマンスを向上させるためには、いかにコントラスト学習が寄与するかを探求し理解することが重要である。 本研究は,SPARse-data augmented contrastive spatiotemporal embeddeds (SPARTA) を作成するために,ERA5データセットのコントラスト学習を広範に検討した。 本稿では,時間的に認識されたバッチサンプリング戦略とサイクル整合性損失を導入し,潜在空間の構造を改善する。 さらに,ドメイン固有の物理知識を注入する新しいグラフニューラルネットワーク融合手法を提案する。 最終的に,本研究の結果から,コントラスト学習は低速な地球科学データに対する実効的かつ有利な圧縮手法であり,下流タスクの性能向上を図っている。

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