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Spherical Fourier Neural Operators
Spherical Fourier Neural Operators
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AI模型Neptune已开发用于60天全球海洋预测
研究人员开发了Neptune，一个新颖的AI模型，用于全球海洋次季节预测，能够预测长达60天。这个数据驱动的框架结合了卷积神经网络（CNNs）和球面傅里叶神经网络算子（SFNOs），比传统的基于物理的模型更有效地模拟海洋动力学。Neptune提供两个版本，Neptune-1和Neptune-025，提供高分辨率模拟，并在重现海洋场和ENSO等气候指数方面表现强劲。
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Dandelion：用于行星动力学模拟的新型神经网络
研究人员推出 Dandelion，这是一种新颖的神经网络架构，专为在球形表面上模拟行星动力学而设计。与在球形几何方面遇到困难的传统模型不同，Dandelion 采用基于 warp 的方法，预测切平面位移并通过大圆传输特征。该方法避免了卷积，并通过球面坐标变换实现空间混合。Dandelion 在一系列具有挑战性的、原生球形的 PDE 数据集上表现出强大的性能，通常优于现有的球形架构，尤其是在更高分辨率下。