English(EN) An actively trained neural operator for near-explicit atmospheric chemistry

新型神经算子加速大气化学模拟

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员开发了一种新颖的混合专家傅里叶神经算子（FNO-MoE），旨在显著加速大气化学模拟。该模型能够一次性预测30分钟间隔内的完整近乎显式的化学状态，而传统地球系统模型在计算上难以承担此任务。FNO-MoE还通过选择信息量最大的模拟来指导自身训练，从而比随机采样方法产生更准确的模拟器。所开发的模拟器在重现数千种物质的演变方面表现出高保真度，并且运行速度比现有数值求解器快几个数量级，为将近乎显式的化学模拟集成到地球系统模型中铺平了道路。 AI

影响这项开发通过集成复杂的大气化学模拟，有可能实现更准确、更快速的气候建模。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Zhi-Song Liu, Wenqing Peng, Ammar Kheder, Michael Boy · 2026-10-27 04:00

一种主动训练的神经算子，用于近乎显式的气氛化学

arXiv:2610.33771v1 Announce Type: new Abstract: Earth-system models simplify atmospheric chemistry into condensed mechanisms, because near-explicit mechanisms such as the Master Chemical Mechanism (MCM) are too costly to solve in every grid cell. Neural emulators could lift this …

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