Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Weather Modeling on Sensor Data

論文の概要: Federated Weather Modeling on Sensor Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00322v1
Date: Fri, 01 May 2026 01:01:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.804151
Title: Federated Weather Modeling on Sensor Data
Title（参考訳）: センサデータを用いたフェデレーション気象モデリング
Authors: Shengchao Chen, Guodong Long,
Abstract要約: センサデータに基づくフェデレーション気象モデリングは、フェデレーション学習を基盤とした分散システムである。この方法は、多様な地理的に分散したデータセットを活用しながら、データのプライバシとセキュリティを保護する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 37.0836125106643
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated weather modeling on sensor data is a distributed system underpinned by federated learning, enabling multiple sensor data sources, including ground weather stations, satellites and IoT devices, to collaboratively train deep learning models without sharing raw data. This method safeguards data privacy and security while leverages diverse, geographically distributed datasets to improve the accuracy and robustness of global/regional weather modeling tasks such as forecasting and anomaly detection.
Abstract（参考訳）: センサデータに基づくフェデレーション気象モデリングは、フェデレーション学習を基盤とする分散システムであり、地上の気象観測所、衛星、IoTデバイスを含む複数のセンサデータソースが、生データを共有することなく、ディープラーニングモデルを協調的にトレーニングすることができる。この方法は、地理的に分散した多様なデータセットを活用しながら、データのプライバシとセキュリティを保護し、予測や異常検出などのグローバル/地域気象モデリングタスクの正確性と堅牢性を向上させる。

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