20:36 2024-04-24
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Echilibrarea IA și fizica: către un model climatic care poate fi învățat
_ Echilibrarea IA și fizica : Către un model climatic care poate fi învățat
Inteligenta artificială (IA) aduce schimbări notabile în știința atmosferică, în special odată cu introducerea unor modele mari de vreme AI, cum ar fi Pangu-Weather și GraphCast. Cu toate acestea, pe lângă aceste progrese, au apărut întrebări cu privire la alinierea acestor modele cu principiile fundamentale ale fizicii.
Studii anterioare au demonstrat că Pangu-Weather poate reproduce cu exactitate anumite modele climatice, cum ar fi răspunsurile Gill tropicale și teleconexiunile extratropicale. prin analiză calitativă. Cu toate acestea, investigațiile cantitative au evidențiat diferențe semnificative în componentele vântului, cum ar fi vânturile divergente și vânturile ageostrofice, în cadrul modelelor meteorologice actuale AI. În ciuda acestor constatări, există încă îngrijorări că importanța fizicii în știința climei este uneori trecută cu vederea.
„Evaluarea calitativă constată că modelele AI ar putea înțelege și învăța modele spațiale în datele meteorologice și climatice. Pe de altă parte , abordarea cantitativă evidențiază o limitare: modelele actuale de IA se luptă să învețe anumite modele ale vântului și, în schimb, se bazează numai pe viteza totală a vântului”, explică profesorul Gang Huang de la Institutul de Fizică Atmosferică (IAP) de la Academia Chineză de Științe.
„Acest lucru subliniază nevoia de diagnosticare dinamică cuprinzătoare a modelelor AI. Numai printr-o analiză holistică ne putem spori înțelegerea și ne putem impune constrângerile fizice necesare.”
Cercetătorii, inclusiv colaboratorii IAP, Seul Universitatea Națională și Universitatea Tongji pledează pentru o abordare colaborativă între AI și fizică în modelarea climei, trecând dincolo de noțiunea unui scenariu „ori sau”.
Profesorul Huang spune: „În timp ce AI excelează în captarea relațiile spațiale din datele meteorologice și climatice, se luptă cu componente fizice nuanțate, cum ar fi vânturile divergente și vânturile ageostrofice. Acest lucru subliniază necesitatea diagnosticării dinamice riguroase pentru a impune constrângerile fizice.”
Publicat în Advances in Atmospheric Sciences, lucrarea lor de perspective ilustrează metode de a impune atât constrângeri fizice blânde, cât și dure asupra modelelor AI, asigurând coerența cu atmosfera atmosferică cunoscută. Dinamica.
În plus, echipa pledează pentru o tranziție de la schemele de parametrizare offline la cele online pentru a obține optimitatea globală a ponderilor modelului, încurajând astfel modele de climă echilibrate între fizică și inteligență artificială complet cuplate, Dr. Ya Wang spune: „Acest lucru integrarea permite optimizarea iterativă, transformând modelele noastre în sisteme cu adevărat învățate.”
Recunoscând importanța colaborării comunității, cercetătorii promovează o cultură a deschiderii, comparabilității și reproductibilității (OCR). Prin adoptarea unor principii asemănătoare celor în comunitățile AI și informatică, ei cred în cultivarea unei culturi care să conducă la dezvoltarea unui model climatic cu adevărat învățat.
În rezumat, prin sintetizarea priceperii spațiale a AI cu principiile fundamentale ale fizicii și prin promovarea unei comunități de colaborare , cercetătorii își propun să realizeze un model climatic care îmbină perfect inteligența artificială și fizica, reprezentând un pas semnificativ înainte în știința climatică.
Comentarii:
Adauga Comentariu