AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · पृथ्वी और जलवायु विज्ञान · arXiv · 2026-10-20

स्पेक्ट्रल न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से हाइब्रिड मॉडलिंग का उपयोग करके पर्माफ्रॉस्ट संवर्धित अनुकरण और पूर्वानुमान

मूल शीर्षक: Permafrost augmented simulation and forecast using hybrid modeling through spectral neural networks

भौतिकी-आधारित पर्माफ्रॉस्ट सिमुलेशन धीमे और ऊर्जा-गहन होते हैं, जिससे दीर्घकालिक पूर्वानुमान सीमित हो जाता है। लेखकों ने एक वनाच्छादित सतत पर्माफ्रॉस्ट स्थल पर जल और ऊष्मा हस्तांतरण के उच्च-प्रदर्शन संख्यात्मक सिमुलेशनों पर प्रशिक्षित स्पेक्ट्रल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एक तेज़ सरोगेट मॉडल बनाया, और उसे एक हाइब्रिड ढांचे में मापे गए डेटा के साथ बेहतर बनाया। हाइब्रिड मॉडल ने परीक्षण मापों पर उल्लेखनीय रूप से बेहतर सटीकता दिखाई और इसका उपयोग CMIP6 जलवायु परिदृश्यों के अंतर्गत आने वाले दशक में पर्माफ्रॉस्ट के व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया गया।

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