Toward a Learnable Climate Model in the Artificial Intelligence Era

Yelim Kim·2024년 4월 16일
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함유근 교수님께서 저자로 들어가신 논문
우리가 하는 내용이 들어가있어서 읽어보았다.

Physics for AI

Limitations

  • 훈련 데이터에 포함되어 있지 않으면 학습 못함, 일반화 어려움
  • 블랙박스
  • 물리적 제약이 없으니까 AI에 의한 극단적인 기상 예측을 믿을 수 없음.
    Solutions
  • 물리식 도입
  • 물리적으로 제약주기
  • 신경망에 물리식 넣기

AI for numerical modeling

Limitations

  • offline 모수화
  • 변수간의 상호 의존성

Solutions

  • online 모수화
  • 수치 모델과 통합
  • 하이브리드 모델

Infrastructure for the climate community


그래서 우리는 이 OCR 법칙을 지켜야 한다고 한다...
Open: 코드 공개해라. (동의한다)
Comparable : 매트릭 통일해라 (이것도 동의한다)
Reproducible : 재현할 수 있게 해라 (아 제일 동의한다!!!!!!!!!!)

이걸 쓴 분들도 reproducing하시다가 빡쳐서 논문을 쓴 게 아닐까?

Toward a balanced AI-physics climate model

  • 물리적 제약 적용
  • AI 모수화 개발
  • 하이브리드 AI-물리 모델
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뜬금없지만 세계여행이 꿈입니다.

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