• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Prof. Pedram Hassanzadeh | Can AI Emulators Predict Out-Of-Distribution Gray Swan Weather Extremes? скачать в хорошем качестве

Prof. Pedram Hassanzadeh | Can AI Emulators Predict Out-Of-Distribution Gray Swan Weather Extremes? 1 месяц назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Prof. Pedram Hassanzadeh | Can AI Emulators Predict Out-Of-Distribution Gray Swan Weather Extremes?
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Prof. Pedram Hassanzadeh | Can AI Emulators Predict Out-Of-Distribution Gray Swan Weather Extremes? в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Prof. Pedram Hassanzadeh | Can AI Emulators Predict Out-Of-Distribution Gray Swan Weather Extremes? или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Prof. Pedram Hassanzadeh | Can AI Emulators Predict Out-Of-Distribution Gray Swan Weather Extremes? в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Prof. Pedram Hassanzadeh | Can AI Emulators Predict Out-Of-Distribution Gray Swan Weather Extremes?

Event site: https://go.umd.edu/hassanzadeh Seminar schedule & archive: https://go.umd.edu/essicseminar Abstract: Artificial intelligence (AI) is transforming weather and climate modeling. For example, neural network–based weather models can now outperform physics-based models for up to 15-day forecasts at a fraction of the computing time. In this talk, I will present examples of both successes and limitations of current AI models and discuss ways to make progress through integrating tools and insights from AI theory, weather and climate dynamics, and applied mathematics. As one example of success, I will present our recent work on AI-based forecasting of the 2025 Indian monsoon onset and the dissemination of this information to 39 million farmers 30 days in advance. As examples of current limitations, I will highlight challenges in learning the rarest yet most impactful weather extremes, particularly the “gray swans” (i.e., physically possible events so rare they have never appeared in the training set). I will also discuss difficulties in capturing broad temporal scales, for example, predicting the quasi-biennial oscillation (QBO). In addition to outlining potential solutions to these challenges (e.g., AI-boosted rare-event sampling), I will show some of the surprising capabilities of these models, such as transferring what they learn from one region to another for dynamically similar events, which can be further exploited in future model developments. Biosketch: Pedram. Hassanzadeh is an Associate Professor at the University of Chicago’s Department of Geophysical Sciences, Committee on Computational and Applied Math, and Data Science Institute. His research is at the intersection of climate dynamics, scientific machine learning, and computational and applied math. He is the faculty director of the AI for Climate Initiative (AICE) and co-director of the Human-centered Weather Forecasting Initiative. Hassanzadeh received his MA and PhD from UC Berkeley and was a Ziff Environmental Fellow at Harvard University before joining Rice University in 2016 and the University of Chicago in 2024.

Comments
  • Prof. Kathy Pegion | Sources of Predictability for Subseasonal Precipitation in South America 1 месяц назад
    Prof. Kathy Pegion | Sources of Predictability for Subseasonal Precipitation in South America
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • John Slaughter | UMD’s UAS Research and Operations Center (UROC) 3 месяца назад
    John Slaughter | UMD’s UAS Research and Operations Center (UROC)
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Data Privacy & Cybersecurity: Legal Challenges & Strategic Safeguards | LE Startups Confluence 36 минут назад
    Data Privacy & Cybersecurity: Legal Challenges & Strategic Safeguards | LE Startups Confluence
    Опубликовано: 36 минут назад
  • Prof. Eric Kort | Using Space-Based and Airborne Observations To Study Human Impacts 2 месяца назад
    Prof. Eric Kort | Using Space-Based and Airborne Observations To Study Human Impacts
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Prof. Michael Gooseff | The Processes Behind Ecological Connectivity of a Polar Desert 3 месяца назад
    Prof. Michael Gooseff | The Processes Behind Ecological Connectivity of a Polar Desert
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Enhancing Air Quality Monitoring with AI and Multi-Source Observations | CSER Webinar Series 10 дней назад
    Enhancing Air Quality Monitoring with AI and Multi-Source Observations | CSER Webinar Series
    Опубликовано: 10 дней назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Bernadette Woods Placky | Climate Matters: Bridging Science to Storytelling 2 месяца назад
    Bernadette Woods Placky | Climate Matters: Bridging Science to Storytelling
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Andrew Feldman | Observing Large-Scale Vegetation Response to Rainfall Variability 13 дней назад
    Andrew Feldman | Observing Large-Scale Vegetation Response to Rainfall Variability
    Опубликовано: 13 дней назад
  • GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем 1 год назад
    GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем
    Опубликовано: 1 год назад
  • Стэнфорд CS236: Глубокие генеративные модели I 2023 I Лекция 1 — Введение 1 год назад
    Стэнфорд CS236: Глубокие генеративные модели I 2023 I Лекция 1 — Введение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Julia Marrs & Tyler Boyle | Urban Biogenic Carbon Fluxes & Mid-Cost CO2 Measurements 7 месяцев назад
    Julia Marrs & Tyler Boyle | Urban Biogenic Carbon Fluxes & Mid-Cost CO2 Measurements
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Prof. Brian Soden | Aerosols, Clouds and Recent Trends in Earth’s Energy Imbalance 7 месяцев назад
    Prof. Brian Soden | Aerosols, Clouds and Recent Trends in Earth’s Energy Imbalance
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Dr. Karen Prestegaard | Changes in Precipitation Timing and Their Links to Flash Floods and Droughts 1 месяц назад
    Dr. Karen Prestegaard | Changes in Precipitation Timing and Their Links to Flash Floods and Droughts
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • КУРНИКОВ: 19 часов назад
    КУРНИКОВ: "То, что мы узнали - ужасает". Путин, Украина, база отчаяния, Эхо, сколько еще?
    Опубликовано: 19 часов назад
  • Китай вскрыл Луну: Что на самом деле нашли на обратной стороне? 1 день назад
    Китай вскрыл Луну: Что на самом деле нашли на обратной стороне?
    Опубликовано: 1 день назад
  • Prof. Travis O’Brien | Rivers in the Sky: What Are They, How We Identify Them, and Why This Matters 7 месяцев назад
    Prof. Travis O’Brien | Rivers in the Sky: What Are They, How We Identify Them, and Why This Matters
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение 1 год назад
    Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Yann LeCun | Self-Supervised Learning, JEPA, World Models, and the future of AI 2 месяца назад
    Yann LeCun | Self-Supervised Learning, JEPA, World Models, and the future of AI
    Опубликовано: 2 месяца назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5