NeuralGCM

优质新品

简介:

高效准确的气候模拟模型

功能:

结合传统物理模型与机器学习提高模拟准确性和效率

生成2-15天的高精度天气预测

重现过去40年的温度数据,准确性超过传统模型

使用神经网络从现有气象数据中学习小尺度事件的物理特性

在JAX中重写数值求解器,实现基于梯度的优化调整

在TPUs和GPUs上高效运行,与传统主要在CPU上运行的模型相比具有性能优势

提供开源代码和模型权重,便于研究人员进行非商业性使用和进一步开发

需求人群:

"NeuralGCM的目标受众主要是气候科学家和研究人员,他们需要准确的气候预测来理解气候变化对全球各地的影响,如干旱、热带风暴和野火季节的变化。此外,由于NeuralGCM的高效性,它也适合需要快速气候模拟结果的决策者和规划者。"

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