Aardvark Weather ist das erste vollständig datengesteuerte Wettervorhersagesystem, das rohe Beobachtungsdaten als Eingabe verwendet und sowohl globale als auch lokale Vorhersagen liefert.
KARINA, ein neues Deep-Learning-Modell, erreicht eine Vorhersagegenauigkeit, die mit hochauflösenden Modellen vergleichbar ist, benötigt aber deutlich weniger Rechenressourcen.
Die Kombination von CGANs und CNNs verbessert die Genauigkeit der schweren Wettervorhersage.
Hybride Modelle mit neuronalen Netzwerken verbessern die Genauigkeit von Wettervorhersagen.
Effiziente Nutzung von Al-gestützten Diffusionsmodellen für präzise tropische Wirbelsturmprognosen.
Conformer ermöglicht kontinuierliche Wettervorhersage durch Einbettung von Aufmerksamkeit in Vision Transformer.