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Gurjeet Sangra Singh
Gurjeet Sangra Singh
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新的ClimPhyDM框架通过物理信息AI增强天气预报
研究人员推出了一种名为气候物理动态匹配（ClimPhyDM）的新型框架，该框架通过将基于物理的模型与数据驱动的组件相结合来改进天气预报。这种变分、无模拟的方法旨在比现有方法更有效地捕捉复杂的大气动力学。ClimPhyDM在ERA5基准测试中表现出优越的性能，在延长预报时段内显示出改进的时间稳定性和减少的误差累积。
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新的灰盒方法将物理模型集成到生成式AI中
研究人员开发了一种新颖的灰盒方法，将不完整的物理模型集成到生成式AI模型中，特别是流匹配和扩散模型。该方法从观测数据中学习动力学，而无需地面真实物理参数，从而避免了神经ODE相关的可扩展性和稳定性问题。该方法使用两个潜在编码来模拟缺失的随机性和物理参数，并在实验中（包括天气预报）证明其性能与全数据驱动方法相当或更优，同时保持了可解释性。