Активно обученный нейронный оператор почти ясного химического состава атмосферы

arXiv: 261 030.33771v2 Annuales Type: заменить резюме: модели земной системы упрощают химический состав атмосферы в конденсированные механизмы, поскольку такие практически определённые механизмы, как Главный химический механизм (MCM), слишком дорогостоящи для их решения во всех ячейках сетки. Нейронные эмуляторы могут поднять этот предел, но большинство из них продвигают химию за небольшой промежуток времени и охватывают лишь несколько видов или сокращенный механизм. Здесь мы представляем FNO-MoE, фурье нейронный оператор с смесью экспертов, которая предсказывает полное почти ясное химическое состояние в течение 30 минут одного вызова. Эта же сеть также направляет свою собственную подготовку, используя разногласия между ее экспертами для отбора наиболее информативных моделей шаблона. При равных затратах этот активный выборку дает более точный эмулятор, чем случайный или равномерно распределенный отбор. Точная регулировка на более длинных траекториях поддерживает его стабильность в течение нескольких часов, когда модели, обученные короткому моделированию, расходятся. В результате эмулятор воспроизводит эволюцию тысяч с.