neuralgcm/dinosaur

해결하는 문제

Dinosaur는 글로벌 대기 모델링을 위한 미분 가능한 동적 코어를 제공합니다. 현대의 AI 기반 기상 및 기후 모델이 물리 법칙(예: 얕은 수층 방정식 및 원시 방정식)과 기계 학습을 통합할 필요성을 해결하며, 하이브리드 모델의 '온라인 학습'을 가능하게 합니다.

작동 방식

JAX로 작성된 이 프로젝트는 시그마 좌표에서 대기 방정식을 스펙트럼 방법으로 해결합니다. JAX 기반으로 구현되어 있어 전방 및 후방 자동 미분을 지원하며, GPU 및 TPU에서의 가속화에 최적화되어 있으며 멀티 디바이스 병렬 처리도 가능합니다.

대상 사용자

AI 기반 기상 예측, 기후 모델링, 하이브리드 물리-AI 시스템 개발에 종사하는 연구자 및 개발자.

주요 특징

• 미분 가능한 역학: 하이브리드 AI/물리 모델 학습을 위한 자동 미분 지원.
• 하드웨어 가속: GPU 및 TPU에서 효율적인 실행을 위해 설계됨.
• 스펙트럼 방법: 습기 있는 및 건조한 상태의 얕은 수층 방정식 및 원시 방정식 해결.
• 유연한 대류: 반-라그랑주 대류 옵션을 포함하여 시간 단계를 6~12배로 연장 가능.