近期，美國(guó)斯坦福大學(xué)的科研人員用人工智能技術(shù)將重力波帶入模型建設(shè)，使全球氣候變化模擬更接近實(shí)際。該研究成果發(fā)表在《地球物理研究快報(bào)》雜志上。
科研人員開發(fā)了一種名為WaveNet的人工智能驅(qū)動(dòng)模型，該模型可以準(zhǔn)確地模擬重力波如何加速和減速大氣。這項(xiàng)工作使用編程語(yǔ)言Python構(gòu)建和訓(xùn)練一組人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后將它們耦合到由20世紀(jì)50年代的一種語(yǔ)言（Fortran）構(gòu)建的典型全球氣候模型。它準(zhǔn)確地模擬了影響地表天氣和臭氧消耗的赤道上方風(fēng)速的定期反轉(zhuǎn)情況。研究人員稱，這是朝著開發(fā)完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的重力波參數(shù)化的第一步。
