KAN-FIF: Spline-Parameterized Lightweight Physics-based Tropical Cyclone Estimation on Meteorological Satellite

📄 arXiv: 2602.12117v1 📥 PDF

作者: Jiakang Shen, Qinghui Chen, Runtong Wang, Chenrui Xu, Jinglin Zhang, Cong Bai, Feng Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-02-12

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出KAN-FIF轻量级框架，用于气象卫星上基于物理的热带气旋估计。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 热带气旋监测 Kolmogorov-Arnold网络 轻量级模型 边缘计算 气象卫星 多模态融合 样条函数

📋 核心要点

  1. 现有热带气旋监测方法计算效率低、参数量大，难以在资源受限的边缘设备上部署。
  2. 提出KAN-FIF框架，利用样条参数化的KAN网络捕捉热带气旋属性之间的高阶多项式关系，实现轻量化。
  3. 实验表明，KAN-FIF在保持精度的同时，显著降低了参数量和推理时间，并成功部署在气象卫星处理器上。

📝 摘要（中文）

热带气旋（TC）是最具破坏性的自然灾害之一，通过极端大风、强降雨和风暴潮对沿海地区造成灾难性破坏。及时监测热带气旋对于减少生命和财产损失至关重要，然而，现有方法在资源受限的边缘设备上的计算效率低下和高参数量阻碍了这一点。目前的物理引导模型存在线性特征交互，无法捕捉TC属性之间的高阶多项式关系，导致模型尺寸膨胀和硬件不兼容。为了克服这些挑战，本研究引入了基于 Kolmogorov-Arnold 网络（KAN）的特征交互框架（KAN-FIF），这是一种轻量级多模态架构，集成了 MLP 和 CNN 层与样条参数化的 KAN 层。对于最大持续风速（MSW）预测，实验表明，与基线模型 Phy-CoCo 相比，KAN-FIF 框架在保持卓越精度的同时，参数减少了 94.8%（0.99MB vs 19MB），每个样本的推理速度提高了 68.7%（2.3ms vs 7.35ms），MAE 降低了 32.5%。在青云-1000 开发板上对 FY-4 系列气象卫星处理器进行的离线部署实验表明，KAN-FIF 框架实现了 14.41 毫秒的单样本推理延迟，证明了其在业务 TC 监测中的可行性，并将可部署性扩展到边缘设备 AI 应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决热带气旋（TC）监测中，现有模型参数量大、计算复杂度高，难以在资源受限的边缘设备上部署的问题。现有基于物理的模型通常采用线性特征交互，无法有效捕捉TC属性之间复杂的高阶非线性关系，导致模型性能受限，且模型尺寸较大，不适合边缘设备。

核心思路：论文的核心思路是利用Kolmogorov-Arnold Network (KAN) 替代传统的多层感知机（MLP），KAN通过学习激活函数的形状来建模特征之间的复杂关系，并且通过样条函数参数化，可以更有效地捕捉高阶多项式关系。同时，结合多模态信息，利用CNN提取图像特征，MLP处理其他气象参数，最后通过KAN进行特征融合和预测，从而在保证精度的前提下，显著降低模型参数量和计算复杂度。

技术框架：KAN-FIF框架是一个多模态架构，主要包含以下几个模块：1) CNN模块：用于提取气象卫星图像的特征。2) MLP模块：用于处理其他气象参数，如经度、纬度等。3) KAN模块：将CNN和MLP提取的特征进行融合，并通过样条参数化的KAN层学习特征之间的高阶关系，最终预测最大持续风速（MSW）。整个框架是端到端可训练的。

关键创新：论文最关键的创新点在于将KAN网络引入到热带气旋的监测中，并利用样条函数对其进行参数化。与传统的MLP相比，KAN能够更有效地捕捉特征之间的高阶非线性关系，从而在保证精度的前提下，显著降低模型参数量。此外，多模态融合的方式也提升了模型的性能。

关键设计：KAN层采用样条函数进行参数化，样条函数的控制点数量是一个重要的超参数，需要根据具体问题进行调整。损失函数采用均方误差（MAE），优化器采用Adam。网络结构的设计也需要根据具体的气象数据进行调整，以达到最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KAN-FIF框架在最大持续风速（MSW）预测任务上，与基线模型Phy-CoCo相比，参数量减少了94.8%（0.99MB vs 19MB），推理速度提高了68.7%（2.3ms vs 7.35ms），同时MAE降低了32.5%，表明该框架在保持精度的前提下，显著降低了模型复杂度和计算成本。在青云-1000开发板上的离线部署实验中，实现了14.41ms的单样本推理延迟。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于气象卫星的边缘计算设备，实现对热带气旋的实时监测和预警，提高预警的及时性和准确性，从而减少因热带气旋造成的生命和财产损失。此外，该方法也可推广到其他需要轻量级模型和高精度预测的气象应用场景，例如强对流天气预测等。

📄 摘要（原文）

Tropical cyclones (TC) are among the most destructive natural disasters, causing catastrophic damage to coastal regions through extreme winds, heavy rainfall, and storm surges. Timely monitoring of tropical cyclones is crucial for reducing loss of life and property, yet it is hindered by the computational inefficiency and high parameter counts of existing methods on resource-constrained edge devices. Current physics-guided models suffer from linear feature interactions that fail to capture high-order polynomial relationships between TC attributes, leading to inflated model sizes and hardware incompatibility. To overcome these challenges, this study introduces the Kolmogorov-Arnold Network-based Feature Interaction Framework (KAN-FIF), a lightweight multimodal architecture that integrates MLP and CNN layers with spline-parameterized KAN layers. For Maximum Sustained Wind (MSW) prediction, experiments demonstrate that the KAN-FIF framework achieves a $94.8\%$ reduction in parameters (0.99MB vs 19MB) and $68.7\%$ faster inference per sample (2.3ms vs 7.35ms) compared to baseline model Phy-CoCo, while maintaining superior accuracy with $32.5\%$ lower MAE. The offline deployment experiment of the FY-4 series meteorological satellite processor on the Qingyun-1000 development board achieved a 14.41ms per-sample inference latency with the KAN-FIF framework, demonstrating promising feasibility for operational TC monitoring and extending deployability to edge-device AI applications. The code is released at https://github.com/Jinglin-Zhang/KAN-FIF.