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Deep learning to represent subgrid processes in climate models

Autor(en)
Stephan Rasp, Michael S. Pritchard, Pierre Gentine
Tags
Prognosen und Erwartungen Tag hinzufügen Verlässlichkeit und Vertrauen Tag hinzufügen Modellvorhersagen Tag hinzufügen
Artikeldetails
Intro verfasst von
Jakob Schlör
Intro

Können wir künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um klimatische Veränderungen vorherzusagen? Neuronale Netze eignen sich sehr gut, um Muster in Daten zu erkennen, stoßen allerdings an Grenzen, wenn es um Extrapolation geht. Stefan Rasp und sein Team zeigen, wie man diesen Widerspruch auflösen kann: Sie  integrieren neuronale Netze in Klimamodelle und können so nicht nur genauer, sondern auch effizienter die Folgen des Klimawandels vorhersagen.  

Bei te.ma veröffentlicht
Sep 27, 2023

Veröffentlichungsdatum
Sep 06, 2018
Quelle
Source (Journal)
Band
115
Nummer
39
DOI des Papers
https://doi.org/10.1073/pnas.1810286115