ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о Земле и климате · arXiv · 2026-10-19
Rescene: стабильная эмуляция климата на столетие вперёд с помощью замороженной погодной модели
Оригинальное название: Rescene: stable century-long climate emulation from a frozen weather model
Модели погоды на основе машинного обучения дрейфуют, «взрываются» или теряют изменчивость при свободном прогоне в течение многих лет, а специализированные климатические эмуляторы дорого обучать. Авторы оборачивают замороженную модель погоды небольшим компонентом Rescene на 0.4M параметров, который привязывает её к климатологии и добавляет полосово-ограниченное стохастическое возмущение. 100-летний прогон из 8 членов не показал заметного дрейфа, а ансамбль из 16 членов на тестовом 2022 году был калиброван. Свободный прогон также воспроизвёл 71% наблюдаемой частоты блокирований, причём все константы подбирались на одном обучающем году.