PINNs再登Nature，这次气候学或被人工智能颠覆？

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点击上方  蓝字  关注我们 7月22号麻省理工、哈佛大学、ECMWF（欧洲中期天气预报中心） 等在 Nature 上联合发表了NeuralGCM， 虽然这个项目大佬众多，但也是经过了三年的汗水才成功的 这是一种基于  机器学习（ML） 的新方法，用于模拟地球大气层。 它将传统的基于物理学的建模与机器学习相结合，以提高模拟的准确性和效率。 这种方法生成的2-15天天气预报比当前基于物理学的黄金标准模型更为准确，并且在重现过去40年间的温度方面也比传统大气模型更为精确。 虽然现在NeuralGCM构还不是完整的气候模型，但它标志着向开发更强大、更易获取的气候模型迈出了重要一步。 作为近期顶会的常客， PINNs的相关学习资料 却是非常稀缺，小墨也是找了很久才找到一些相关学习资料，不管你是 人工智能领域还是物理学领域 ， 只要你对PINNs感兴趣这个PINN ………………………………