新研究或使气候预测 AI 模型更快速可靠

MIT 研究人员开发了一种训练技术，使气候模拟 AI 模型（气候 emulator）能在仅使用少量合成数据的情况下更准确预测未见过的场景。该方法通过生成优化的气候情景数据集，显著缩短了模型训练时间，且 emulator 可在数秒内运行，比传统模型更高效。研究显示，这种 emulator 能更好地适应新情况，例如模拟局部污染物控制政策的影响，而传统模型在测试中失败。