MIT 研究人員開發出一種資料高效的氣候模擬器訓練技術

MIT 研究人員開發出一種訓練技術，讓 AI 氣候模擬器在使用僅一小部分資料的情況下，就能達到與傳統訓練模型相當或更優的表現。該方法會生成經過優化、帶有快速排放變化的合成訓練情境，因此即使模擬器只以遠少於以往的資料訓練，也能準確預測傳統模擬器失敗的未見情境。這項研究發表於《Proceedings of the National Academy of Sciences》。 研究人員表示，這種方法也提升了模擬器的適應能力，不過所報告的改善來自他們自己的研究，而非獨立評估。

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還沒有足夠的連續觀測資料，暫不繪製趨勢。