arXiv · Machine Learning· Zhi-Song Liu, Wenqing Peng, Ammar Kheder, Risto Makkonen, Michael Boy·· 10 小时前AI 评分49
FNO-MoE：用于近显式大气化学的主动训练神经算子
An actively trained neural operator for near-explicit atmospheric chemistry
AI 导读
研究提出 FNO-MoE，一种结合混合专家的 Fourier neural operator，可在单次调用中预测覆盖 30 分钟的完整近显式大气化学状态。该网络利用专家分歧选择 box-model 模拟进行主动采样，在相同成本下比随机或均匀采样更准确；长轨迹微调后可在多小时运行中保持稳定。它能高保真复现数千种物种的演化，对未见化学组成仍准确，速度比数值求解器快数个数量级。
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