纽约大学将加入一个由国家科学基金会支持的新中心，该中心将开发下一代数据驱动、基于物理的气候模型，更大的目标是为社会提供可操作的信息，以适应气候变化并保护弱势群体人口。
该中心，用人工智能和物理学习地球 (LEAP)，将设在哥伦比亚大学，并得到 NSF 为期五年、2500 万美元的资助。
“新中心的目标是将人工智能和气候模型结合起来，以更好地预测全球气候变化的影响，”纽约大学Courant 数学科学研究所和纽约大学数据科学中心的教授 Laure Zanna 说。 LEAP 研究部门的负责人。
LEAP 是 NSF 最近公布的六个中心之一。
“这些中心在吸引、招募、留住和指导 STEM 中代表性不足的群体的下一代科学家和工程师方面发挥着重要作用，”NSF 在其公告中说。“它们提供了一个肥沃的环境，鼓励崭露头角的 STEM 专业人士、工程师和研究人员在整个职业生涯中大胆追求发现和新知识。”
全球气候模型一致表明，地球将在未来 40 年继续变暖。然而，不太清楚的是温度会上升多少;由此产生的影响的严重程度——从海平面上升到洪水和干旱的增加——也不是很清楚。这些不确定性主要集中在难以捕捉复杂的物理和生物过程的细节——例如云将阳光反射到太空或树木从空气中吸收碳——并将它们整合到模型中。
为了解决这个问题，Zanna 将指导研究团队开发机器学习模型来表示跨越地球系统所有组成部分的过程，包括海洋、大气、冰和陆地。
“这些地球系统过程的新机器学习模型将帮助我们获得对气候系统各部分的新见解，”她指出。“这些知识将被纳入地球系统模型，以提供更准确的气候预测。”
Zanna 和她的纽约大学同事将特别关注海洋过程的机器学习模型，这些模型是吸收和重新分配世界海洋中的热量、碳和氧气的关键，并且至关重要的是影响海平面上升。
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