La IA y los problemas difíciles del mundo · Ciencias de la Tierra y del clima · arXiv · 2026-10-19
Rescene: emulación climática estable de un siglo a partir de un modelo meteorológico congelado
Título original: Rescene: stable century-long climate emulation from a frozen weather model
Los modelos meteorológicos de aprendizaje automático se desvían, divergen o pierden variabilidad cuando se ejecutan libremente durante años, y los emuladores climáticos específicos son costosos de entrenar. Los autores envuelven un modelo meteorológico congelado con un pequeño componente de 0.4M de parámetros llamado Rescene, que lo ancla a una climatología y añade una perturbación estocástica de banda limitada. Una ejecución de 100 años con 8 miembros no mostró deriva detectable, y el conjunto de 16 miembros en el año de prueba 2022 estaba calibrado. La ejecución libre también reprodujo el 71% de la frecuencia de bloqueo observada, con todas las constantes ajustadas en un solo año de entrenamiento.