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Daniel Holmberg
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图神经网络加速Vlasov模拟用于空间等离子体研究
研究人员开发了图神经网络（GNN）来创建更快的模拟器，用于等离子体湍动的复杂混合-Vlasov模拟。这些GNN，特别是Graph-FM和Graph-EFM，能够准确预测电磁场和离子速度分布函数时空演化。模拟器在单个GPU上运行速度比原始模拟快两个数量级，为空间物理建模中的快速集合生成提供了一个可行的框架。
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Njord模型使用GNN进行概率海洋预报
研究人员开发了Njord，这是一种新颖的概率图神经网络，旨在提高海洋预报的准确性。该模型集成了深度潜在变量框架和图神经网络，通过采样实现高效的不确定性估计。Njord在全局和区域海洋预报任务上均表现出优越的性能，优于确定性机器学习基线，并在OceanBench基准测试中取得了最先进的成果，尤其是在表面温度预测方面。