기후 모델링에서 AI 기존 모델에서 오늘날의 정교한 AI 기반 접근 방식에 이르기까지 기후 모델링에서 AI의 개발 및 기본 원칙에 대한 자세한 탐구를 제공합니다. 초기 기후 모델은 주로 통계적 방법에 의존했는데, 이는 어떤 측면에서는 효과적이었지만 종종 지구 기후 시스템 내의 복잡하고 비선형적인 상호 작용을 포착하는 데 어려움을 겪었습니다. 이러한 한계를 인식한 기후 과학자들은 점점 더 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL) 기술로 전환했습니다. 이러한 AI 접근 방식은 방대한 양의 데이터를 처리하고 미묘한 패턴을 식별하는 데 탁월하여 정밀도와 적응성이 필요한 기후 모델링에 적합합니다. 신경망, 강화 학습, 앙상블 방법과 같은 핵심 기술은 기후 모델의 예측 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 신경망..
