본 논문은 극한 기후 현상(홍수, 산불, 폭풍, 열대성 사이클론, 극심한 강수, 폭염, 한파)에 대한 기계 학습(ML), 특히 기초 모델(FM)의 신뢰성을 평가하기 위해 ExEBench라는 벤치마크 데이터셋을 제시합니다. ExEBench는 전 세계를 커버하는 다양한 데이터 소스와 크기, 그리고 시공간적 특징을 가진 7가지 극한 기후 현상 데이터를 포함하며, 재해 관리에 필요한 다양한 ML 과제(탐지, 모니터링, 예측)를 제공합니다. 이는 FM의 일반화 성능 평가, 재해 관리에 유용한 새로운 ML 방법 개발, 그리고 기후 변화에 따른 지구 시스템의 상호 작용 및 연쇄 효과 분석을 위한 플랫폼 제공을 목표로 합니다. 데이터셋과 코드는 공개적으로 제공됩니다.
