АВТОР: Community Research Earth Digital Intelligence Twin | Доктор «DJ» Ганье | Руководитель MILE... скачать в хорошем качестве

АВТОР: Community Research Earth Digital Intelligence Twin | Доктор «DJ» Ганье | Руководитель MILE...

Д-р Дэвид Джон «DJ» Ганье выступил с докладом на заседании рабочей группы по гео-ИИ 1 октября 2025 года. Д-р Ганье возглавляет группу MILES (Machine Integration and Learning for Earth Systems) в Национальном центре атмосферных исследований Национального научного фонда (NSF). Его исследования сосредоточены на разработке и использовании передовых методов машинного обучения для моделирования, количественной оценки неопределенности и физического понимания атмосферных явлений в пространственно-временных масштабах. Он также провел обширные исследования элементов надежного ИИ. Дэвид Джон начал проводить исследования в области машинного обучения в 2007 году, будучи стажером бакалавриата, и получил докторскую степень по метеорологии в Университете Оклахомы в 2016 году. С тех пор он работал в NSF NCAR сначала в качестве постдокторанта программы углубленного обучения, а затем в качестве специалиста по машинному обучению. Он является сопредседателем пилотного проекта ВМО по использованию ИИ для прогнозирования текущей погоды и рабочей группы ВМО по прогнозированию текущей погоды и мезомасштабным исследованиям. Ознакомьтесь со следующими статьями и ресурсами: 1. Эмуляция модели погоды и климата (https://miles.ucar.edu/projects/credit/) 2. Цифровая модель интеллекта Земли для исследований в сообществе: масштабируемая платформа для моделирования системы Земли с использованием ИИ (https://www.nature.com/articles/s4161...) 3. Улучшение моделей прогнозирования погоды на основе ИИ с использованием глобальных схем сохранения массы энергии (https://arxiv.org/pdf/2501.05648) 4. Исследование использования координат, соответствующих рельефу местности, в прогнозах осадков с использованием ИИ (https://arxiv.org/pdf/2503.00332) 5. CAMulator: быстрая эмуляция модели атмосферы сообщества (https://arxiv.org/pdf/2504.06007) ============================================= Сайт: https://tinyurl.com/geo-ai-wg Группа рабочей группы Geo-AI в Google: https://tinyurl.com/join-geo-ai-wg Приглашение на регулярные встречи Встречи рабочей группы Geo-AI (раз в две недели) Раз в две недели по средам, с 10:00 до 11:00 по центральному времени Информация о присоединении к Google Meet Ссылка на видеозвонок: https://meet.google.com/jmo-ojko-imx #foundationalmodel #weather #credit #ucar #machinelearning #earthobservation #ai #ncar #noaa #thegeoict #geoai