FNO-MoE神经算子单次预测30分钟大气化学状态

Zhi-Song Liu等作者提出FNO-MoE，一种结合专家混合的傅里叶神经算子，可在单次调用中预测未来30分钟的完整近显式化学状态，覆盖数千种物种。 该网络利用专家间分歧主动挑选最具信息量的箱模型模拟来指导自身训练，作者称同等成本下精度优于随机或均匀采样。经长轨迹微调后，它可在多小时运行中保持稳定，对未见化学组分仍准确，速度比数值求解器快数个数量级。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。