橡树岭国家实验室研究人员领导的一项研究承诺有助于提高气候变化模型的准确性，并对极端天气进行更可靠的预测。
该团队的研究结果概述了一种可逆神经网络，这是一种模拟人脑的人工智能，用于改进模型的校准，这些模型试图根据现有气候数据预测气候变化的速度和结果。测试发现，该网络以比其他方法快30倍的速度提高了模型的准确性和一致性。
“这个网络有可能从根本上改变我们在传统地球系统建模中进行校准和模拟的方式，”ORNL的Dan Lu说，他是该研究的主要作者。“该网络的效率足以在经过培训后几秒钟内解决问题，因此可用于在需要快速响应的情况下做出快速、准确的预测。”
该模型将定期更新，以确保进一步改进。