Earthfarseer: Versatile Spatio-Temporal Dynamical Systems Modeling in One Model

要約

時空間(ST)物理プロセスと観測を効率的にモデル化することは、ディープラーニングコミュニティにとって挑戦的な問題である。最近の多くの研究は、様々な利点を丹念に調整することに集中しており、単純でも実用的でもない設計モデルを導いている。この問題に対処するため、本稿では、局所的な忠実性の欠如、長い時間ステップにわたる予測性能の低さ、スケーラビリティの低さ、非効率性など、既製のモデルが直面している既存の欠点に関する体系的な研究を紹介する。前述の問題に体系的に対処するために、我々はEarthFarseerを提案する。EarthFarseerは、並列な局所畳み込みと大域的なフーリエベースの変換アーキテクチャを組み合わせた簡潔なフレームワークであり、局所的-大域的な空間的相互作用と依存関係を動的に捉えることを可能にする。EarthFarseerはまた、効率的かつ効果的に時間発展を捕捉するために、マルチスケールの完全畳み込みとフーリエアーキテクチャを組み込んでいる。我々の提案は、様々なタスクやデータセットに強い適応性を示し、収束が速く、長い時間ステップの予測における局所的な忠実度を向上させる。8つの人間社会物理データセットと自然物理データセットに対する広範な実験と可視化は、EarthFarseerの最先端の性能を実証している。コードはhttps://github.com/easylearningscores/EarthFarseer。

要約(オリジナル)

Efficiently modeling spatio-temporal (ST) physical processes and observations presents a challenging problem for the deep learning community. Many recent studies have concentrated on meticulously reconciling various advantages, leading to designed models that are neither simple nor practical. To address this issue, this paper presents a systematic study on existing shortcomings faced by off-the-shelf models, including lack of local fidelity, poor prediction performance over long time-steps,low scalability, and inefficiency. To systematically address the aforementioned problems, we propose an EarthFarseer, a concise framework that combines parallel local convolutions and global Fourier-based transformer architectures, enabling dynamically capture the local-global spatial interactions and dependencies. EarthFarseer also incorporates a multi-scale fully convolutional and Fourier architectures to efficiently and effectively capture the temporal evolution. Our proposal demonstrates strong adaptability across various tasks and datasets, with fast convergence and better local fidelity in long time-steps predictions. Extensive experiments and visualizations over eight human society physical and natural physical datasets demonstrates the state-of-the-art performance of EarthFarseer. We release our code at https://github.com/easylearningscores/EarthFarseer.

arxiv情報

著者 Hao Wu,Yuxuan Liang,Wei Xiong,Zhengyang Zhou,Wei Huang,Shilong Wang,Kun Wang
発行日 2024-06-03 11:46:47+00:00
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