Os modelos climáticos actuais captam com sucesso as tendências gerais do aquecimento global. No entanto, devido às incertezas sobre processos que são de pequena escala, mas globalmente importantes , como nuvens e turbulência oceânica , as previsões destes modelos sobre as próximas mudanças climáticas não são muito precisas em detalhe. Por exemplo, as previsões sobre o momento em que a temperatura média […]
Redes Neurais Convolucionais escaláveis para aplicações científicas
Modelos típicos de aprendizagem profunda para visão computacional, como Redes Reurais Convolucionais (CNNs) e transformadores de visão (ViT), processam sinais assumindo espaços planares (planos). Por exemplo, as imagens digitais são representadas como uma grade de pixels em um plano. No entanto, este tipo de dados representa apenas uma fração dos dados que encontramos em aplicações científicas. Variáveis amostradas da atmosfera […]