Aardvark Weather: Revolutionizing End-to-End Data-Driven Weather Forecasting
Aardvark Weather ist das erste vollständig datengesteuerte Wettervorhersagesystem, das rohe Beobachtungsdaten als Eingabe verwendet und sowohl globale als auch lokale Vorhersagen liefert.
Ein effizientes Deep-Learning-Modell für die globale Wettervorhersage
KARINA, ein neues Deep-Learning-Modell, erreicht eine Vorhersagegenauigkeit, die mit hochauflösenden Modellen vergleichbar ist, benötigt aber deutlich weniger Rechenressourcen.
Generative Ensemble Deep Learning für die Vorhersage von schwerem Wetter aus einem deterministischen Konvektionsmodell
Die Kombination von CGANs und CNNs verbessert die Genauigkeit der schweren Wettervorhersage.
Online Modellfehlerkorrektur mit neuronalen Netzwerken: Anwendung auf das Integrierte Prognosesystem
Hybride Modelle mit neuronalen Netzwerken verbessern die Genauigkeit von Wettervorhersagen.
Prognose von tropischen Wirbelstürmen mit kaskadierten Diffusionsmodellen
Effiziente Nutzung von Al-gestützten Diffusionsmodellen für präzise tropische Wirbelsturmprognosen.
Conformer: Einbettung kontinuierlicher Aufmerksamkeit in Vision Transformer für Wettervorhersage
Conformer ermöglicht kontinuierliche Wettervorhersage durch Einbettung von Aufmerksamkeit in Vision Transformer.
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