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投稿者「ai.earth_system-lab」のアーカイブ
地域気候モデルエミュレータ(RCM emulator)
RCM emulatorでは、力学的ダウンスケーリングで用いられるRCMをエミュレートするとこを目的としています。比較的単純な統計アルゴリズムとMLアルゴリズムを使用したいくつかの研究では、RCMを効果的にエミュレートし … 続きを読む
拡散モデル(Diffusion Models)
拡散モデル(Diffusion Models)拡散モデルは、マルコフ連鎖(未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係)に依存して、低解像度画像ペアから高解像度画像ペアへの段階的な移行をモデル化する生成モデルで … 続きを読む
敵対的生成ネットワーク(GAN)
Generative Adversarial Networks (GAN) は近年開発された機械学習手法であり、コンピューター ビジョン、医療画像などの多くの分野で広く採用されています。 特に、条件付きGAN (c-GA … 続きを読む
U-Net (エンドツーエンド畳み込みアーキテクチャ)
エンコーダを用いて特徴を抽出（畳み込み）し、逆畳み込み(デコンボリューション)処理を行い、入力画像と同じサイズの確率マップを出力します。U-Net アーキテクチャは、図4c に示すように、CNNアーキテクチャとはわずかに … 続きを読む
畳み込みニューラルネットワーク (CNNs)
深層学習技術により、単一のアルゴリズムを学習して、対象領域全体をシームレスにダウンスケールができるようになりました。従来の手法では、「最適」なダウンスケーリングを実施できるように、特徴ベクトルを手動で選択する必要がありま … 続きを読む
超解像(SR)手法
医療画像処理や衛星画像処理などで注目を集めている技術ですが、気候ダウンスケーリングでも適用例が多くなっています。SRダウンスケーリングは、降水量などの低解像度画像自体を単独で使用して高解像度画像を推定するPPの特殊なケー … 続きを読む
完全予報(PP)手法
観測値を用いる方法は、観測を行う特定の場所にダウンスケーリングします。PP手法には多くの利点があります。まず第一に、単純で解釈可能であり、複雑なアルゴリズムに比べて必要なトレーニング データが少なくなります。 そのシンプ … 続きを読む
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機械学習を用いたダウンスケーリング
機械学習を用いたダウンスケーリングでは、目的変数に観測値を用いる方法と数値モデルの出力値を用いる方法があります。観測値を用いる方法では、完全予報 (Perfect prognosis: PP)、超解像 (Super-Re … 続きを読む
気候変動予測の高解像度化と問題点
温暖化予測に用いられる全球気候モデルは、洗練され精巧に作られているものの計算機資源の制約から空間分解能が極めて低く、地域レベルの気候変化の再現が困難です。局地地形に大きく影響される降水イベントによる洪水のリスク評価や水資 … 続きを読む
AI 地球システム研究所
はじめまして。本サイトでは、人工知能と地球環境についての話題を独自の視点から紹介いたします。また、初心者向けに機械学習の導入方法についても解説する予定にしています。お気軽にお立ち寄りいただければ幸いです。よろしくお願いい … 続きを読む
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