L'IA face aux grands problèmes du monde · Sciences de la Terre et du climat · arXiv · 2026-10-19
Rescene : émulation climatique stable sur un siècle à partir d'un modèle météorologique figé
Titre original: Rescene: stable century-long climate emulation from a frozen weather model
Les modèles météorologiques d'apprentissage automatique dérivent, divergent ou perdent en variabilité lorsqu'ils tournent librement pendant des années, et les émulateurs climatiques dédiés sont coûteux à entraîner. Les auteurs enveloppent un modèle météorologique figé avec un petit composant de 0,4M paramètres appelé Rescene, qui l'ancre à une climatologie et ajoute une perturbation stochastique à bande limitée. Une simulation de 100 ans à 8 membres n'a montré aucune dérive détectable, et l'ensemble de 16 membres sur l'année de test 2022 était calibré. La simulation libre a également reproduit 71 % de la fréquence de blocage observée, toutes les constantes étant ajustées sur une seule année d'entraînement.