전천후: 기상 생성 및 이해를 위한 통합 멀티모달 기초 모델

초록

기상 모델링은 정확한 예측과 메커니즘 해석이 모두 필요하지만, 기존 방법론은 이러한 목표를 분리하여 생성과 이해를 별개로 다루었습니다. 이러한 격차를 해결하기 위해 우리는 단일 아키텍처 내에서 기상 생성과 이해를 통합한 최초의 멀티모달 파운데이션 모델인 Omni-Weather을 제안합니다. Omni-Weather은 기상 생성 작업을 위한 레이더 인코더를 통합하고, 공유 자기 주의 메커니즘을 사용한 통합 처리를 수행합니다. 더 나아가, 우리는 기상 생성에서 인과 추론을 위한 Chain-of-Thought 데이터셋을 구축하여 해석 가능한 출력과 향상된 지각 품질을 가능하게 했습니다. 광범위한 실험을 통해 Omni-Weather이 기상 생성과 이해 모두에서 최첨단 성능을 달성함을 보여줍니다. 우리의 연구 결과는 기상 영역에서 생성 과제와 이해 과제가 상호 향상될 수 있음을 추가로 시사합니다. Omni-Weather은 기상 생성과 이해를 통합하는 것이 실현 가능하며 가치 있음을 입증합니다.

English

Weather modeling requires both accurate prediction and mechanistic interpretation, yet existing methods treat these goals in isolation, separating generation from understanding. To address this gap, we present Omni-Weather, the first multimodal foundation model that unifies weather generation and understanding within a single architecture. Omni-Weather integrates a radar encoder for weather generation tasks, followed by unified processing using a shared self-attention mechanism. Moreover, we construct a Chain-of-Thought dataset for causal reasoning in weather generation, enabling interpretable outputs and improved perceptual quality. Extensive experiments show Omni-Weather achieves state-of-the-art performance in both weather generation and understanding. Our findings further indicate that generative and understanding tasks in the weather domain can mutually enhance each other. Omni-Weather also demonstrates the feasibility and value of unifying weather generation and understanding.

전천후: 기상 생성 및 이해를 위한 통합 멀티모달 기초 모델

Omni-Weather: Unified Multimodal Foundation Model for Weather Generation and Understanding

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