neuralgcm/neuralgcm
Hybrid ML + physics model of the Earth's atmosphere
何を解決するか
NeuralGCMは、従来の物理ベースのモデルの強みと機械学習の柔軟性を組み合わせることで、正確な気象および気候シミュレーションの作成という課題に対処します。
動作方法
Pythonライブラリであり、ハイブリッド大気モデルの構築を可能にします。これらのモデルは、機械学習コンポーネントと従来の物理ベースの一般循環モデル（GCM）を統合し、気象および気候パターンをシミュレートします。
対象ユーザー
大気科学、気象学、気候モデリングに従事する研究者および開発者で、MLを活用してシミュレーションの精度を向上させたい方を対象としています。
特徴
- MLと物理を組み合わせたハイブリッドアプローチ
- 大気モデリング専用のPythonライブラリ
- Apache 2.0ライセンスのオープンソースコード
- 公開されているトレーニング済みモデルの重み
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