ExEBench: Benchmarking Foundation Models on Extreme Earth Events
作者: Shan Zhao, Zhitong Xiong, Jie Zhao, Xiao Xiang Zhu
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-05-13
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
ExEBench：极端地球事件基础模型评测基准，助力灾害管理
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 极端地球事件 基础模型 基准测试 灾害管理 机器学习 地球系统 气候变化
📋 核心要点
- 现有基础模型在灾害管理中面临挑战，因为它们可能继承训练数据中的偏差，影响极端事件的预测精度。
- ExEBench通过构建包含七类极端地球事件的数据集，旨在评估和提升基础模型在灾害管理中的可靠性。
- 该基准测试包含多种机器学习任务，涵盖极端事件的检测、监测和预测，并提供全球覆盖和多样化数据源。
📝 摘要（中文）
我们的星球正面临日益频繁的极端事件，对人类生命和生态系统构成重大风险。机器学习（ML）的最新进展，特别是基于海量数据集训练的基础模型（FMs），在特征提取方面表现出色，并在灾害管理中展现出潜力。然而，这些模型通常会继承训练数据中的偏差，从而影响其在极端值上的性能。为了探索FM在极端事件背景下的可靠性，我们推出了ExEBench（极端地球基准），它收集了涵盖洪水、野火、风暴、热带气旋、极端降水、热浪和寒潮等七个极端事件类别的数据。该数据集具有全球覆盖、不同的数据量以及具有不同空间、时间和光谱特征的多种数据源。为了扩大FM的实际影响，我们纳入了多个具有挑战性的ML任务，这些任务与极端事件检测、监测和预测中的运营需求紧密相关。ExEBench旨在（1）评估FM在不同高影响力任务和领域中的泛化能力，（2）促进有益于灾害管理的新型ML方法的开发，以及（3）提供一个分析极端事件的相互作用和级联效应的平台，以加深我们对地球系统的理解，尤其是在未来几十年预期的气候变化下。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决基础模型在极端地球事件分析和预测中存在的泛化性问题。现有方法往往在常见数据上表现良好，但在极端事件数据上性能下降，原因是训练数据偏差和极端事件数据的稀缺性。这限制了基础模型在灾害管理中的实际应用。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对极端地球事件的基准测试数据集ExEBench，该数据集包含多种类型的极端事件，并涵盖不同的地理区域和数据源。通过在该基准上评估和优化基础模型，可以提高模型在极端事件上的泛化能力和可靠性。
技术框架：ExEBench包含七个极端事件类别：洪水、野火、风暴、热带气旋、极端降水、热浪和寒潮。每个类别包含多个机器学习任务，例如事件检测、监测和预测。数据集具有全球覆盖，并包含来自不同来源的数据，例如卫星图像、气象数据和社交媒体数据。研究人员可以使用ExEBench来评估和比较不同的基础模型，并开发新的机器学习方法来解决极端事件分析和预测中的挑战。
关键创新：ExEBench的关键创新在于其专注于极端地球事件，并提供了一个全面的基准测试平台。与现有的通用数据集相比，ExEBench更具针对性，可以更好地评估基础模型在灾害管理中的实际应用潜力。此外，ExEBench还鼓励研究人员开发新的机器学习方法来解决极端事件分析和预测中的特定挑战。
关键设计：ExEBench的数据集构建考虑了数据的多样性和代表性，包括不同地理区域、不同数据源和不同时间跨度的数据。数据集的标注质量也经过仔细验证，以确保评估结果的可靠性。此外，ExEBench还提供了一套评估指标，用于衡量基础模型在不同任务上的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ExEBench的实验结果（具体数值未知）表明，现有基础模型在极端地球事件上的性能仍有提升空间。该基准测试为研究人员提供了一个评估和比较不同模型的平台，并促进了新的机器学习方法的发展。通过在该基准上进行优化，可以显著提高基础模型在灾害管理中的应用效果。
🎯 应用场景
ExEBench的研究成果可应用于灾害预警、风险评估和应急响应等领域。通过提高基础模型在极端事件上的预测精度，可以帮助政府和组织更好地应对自然灾害，减少人员伤亡和经济损失。此外，该研究还有助于加深我们对地球系统的理解，并为气候变化研究提供支持。
📄 摘要（原文）
Our planet is facing increasingly frequent extreme events, which pose major risks to human lives and ecosystems. Recent advances in machine learning (ML), especially with foundation models (FMs) trained on extensive datasets, excel in extracting features and show promise in disaster management. Nevertheless, these models often inherit biases from training data, challenging their performance over extreme values. To explore the reliability of FM in the context of extreme events, we introduce \textbf{ExE}Bench (\textbf{Ex}treme \textbf{E}arth Benchmark), a collection of seven extreme event categories across floods, wildfires, storms, tropical cyclones, extreme precipitation, heatwaves, and cold waves. The dataset features global coverage, varying data volumes, and diverse data sources with different spatial, temporal, and spectral characteristics. To broaden the real-world impact of FMs, we include multiple challenging ML tasks that are closely aligned with operational needs in extreme events detection, monitoring, and forecasting. ExEBench aims to (1) assess FM generalizability across diverse, high-impact tasks and domains, (2) promote the development of novel ML methods that benefit disaster management, and (3) offer a platform for analyzing the interactions and cascading effects of extreme events to advance our understanding of Earth system, especially under the climate change expected in the decades to come. The dataset and code are public https://github.com/zhaoshan2/EarthExtreme-Bench.