AI اور دنیا کے مشکل مسائل · ارضی اور موسمیاتی سائنس · arXiv · 2026-10-20
گیلے رجحان والی ڈیٹا پائپ لائنز جنریٹو بارش ناؤکاسٹنگ کی تربیت اور جانچ کو گمراہ کرتی ہیں
اصل عنوان: Wet-Biased Data Pipelines Mislead the Training and Evaluation of Generative Precipitation Nowcasting
جنریٹو بارش کی ناؤکاسٹنگ ماڈلز عموماً ایسے ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ اور جانچے جاتے ہیں جن میں گیلے موسم کی طرف جھکاؤ ہوتا ہے، اور ہدفی مشاہدات کی بنیاد پر منتخب کیے گئے ٹیسٹ کیسز ماڈل کے سیکھے ہوئے ڈسٹری بیوشن کو بدل سکتے ہیں۔ مصنفین تجزیاتی طور پر دکھاتے ہیں کہ نمونہ سازی کا یہ تعصب تربیتی تعصب کو چھپا سکتا ہے۔ ایک مقررہ سیٹلائٹ-سے-ریڈار ڈفیوژن ماڈل استعمال کرتے ہوئے وہ دکھاتے ہیں کہ کیلیبریشن کا جائزہ ٹیسٹ سیٹ کے لحاظ سے الٹ سکتا ہے: ماڈل گیلے رجحان والے ٹیسٹ سیٹ پر کم پیش گوئی کرنے والا نظر آتا ہے اور تعیناتی کی نمائندہ ٹیسٹ سیٹ پر زیادہ پیش گوئی کرنے والا۔