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Kai Chang
Kai Chang
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MIT AI 在无历史数据的情况下生成合理性极端天气地图
麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一种新颖的 AI 工具，名为“极端事件感知”（η-learning），能够在不依赖历史灾难数据的情况下预测极端天气事件。该系统能够生成统计上合理的潜在未来事件地图，包括对其持续时间、强度和影响区域的估计，即使是那些在有记录的历史中从未发生过的场景。该方法结合了点统计数据和空间细节来创建这些预测地图，可以极大地帮助城市规划者和基础设施设计师为前所未有的极端天气场景做好准备。
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新的η学习框架应对罕见事件预测
研究人员引入了一个名为极端事件感知（η）学习的新机器学习框架，旨在改进对罕见和极端事件的预测和量化。与难以处理不频繁数据的传统方法不同，该方法在训练集中不需要极端事件。它通过在训练期间强制执行指示极端性的可观测物的统计数据来实现这一点，这有助于减少即使在未知极端区域的不确定性。该框架已在原型系统和实际降水降尺度问题中证明了其有效性。