neuralgcm/neuralgcm

해결하는 문제

NeuralGCM은 전통적인 물리 기반 모델의 강점과 기계학습의 유연성을 결합함으로써 정확한 기상 및 기후 시뮬레이션을 만드는 도전 과제를 해결합니다.

작동 방식

Python 라이브러리로, 하이브리드 대기 모델을 구축할 수 있게 해줍니다. 이러한 모델은 기계학습 구성 요소를 전통적인 물리 기반 일반 순환 모델(GCM)과 통합하여 기상 및 기후 패턴을 시뮬레이션합니다.

대상 사용자

기상학, 기후 모델링 분야에서 연구 및 개발을 하는 연구자 및 개발자로, ML을 활용해 시뮬레이션 정확도를 향상시키고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• ML과 물리의 하이브리드 접근 방식
• 대기 모델링을 위한 전용 Python 라이브러리
• Apache 2.0 라이선스 하의 오픈소스 코드
• 공개된 트레이닝된 모델 가중치