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Evaluating the Generalizability of Foundation Models for Extreme Environmental Events: Case Study of California Wildfire PM2.5
Este estudo compara seis modelos de fundação de séries temporais com baselines de aprendizado profundo tradicionais para a previsão de PM2.5 extrema por incêndios florestais na Califórnia, revelando que modelos recorrentes totalmente treinados superam consistentemente tanto os modelos de fundação zero-shot quanto os ajustados (fine-tuned) em precisão e detecção de eventos extremos, desafiando, assim, a suposição de que modelos pré-treinados maiores dominam universalmente a previsão ambiental.