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Numerical Weather Prediction

Review: KARINA

KIST에서 KARINA1라는 pure deep learning based climate forecast 모델을 개발했다고 한다.

KARINA

KIST's Atmospheric Rhythm with Integrated Nerual Algorithm의 약자이다.

기존 모델들에 비하여 성능이 떨어지지 않으며 training time을 줄여 efficiency를 확보했다고 한다.

Summary

내가 이해하기로는 두 가지 방법을 제안한 것 같다.

  1. Geocyclic Padding
  2. SENet

Review: Neural general circulation models

Machine Learning accelerated global weather prediction model developed by Google. Written in JAX framework 12 Two advantages over pure ML methods:

  • Uncertainty estimates
  • Long time simulation

24년 7월 22일 (내 28번째 생일), Nature에 “Neural general circulation models for weather and climate” 이라는 제목의 논문이 올라왔다. “Neural” 키워드를 보고 “data 때려 맞추는 모델 아니야?” 라고 생각할 수 있겠지만, 그렇지 않다.