打破「非此即彼」，平衡 AI 与物理，中国科学院提出建立可学习的气候模型

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原标题：打破「非此即彼」，平衡 AI 与物理，中国科学院提出建立可学习的气候模型
关键字：模型,气候,物理,参数,数值
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人工智能（AI）迅速发展，大模型正在重新定义我们理解和应对气候挑战的方式。AI 模型已经席卷了大气科学的各个领域。
今年年初，中国科学院大气物理研究所黄刚研究员团队将物理与 AI 融合，提升了数值模式的降水预报技巧。
近日，黄刚团队联合中国科学院大学、青岛海洋科学与技术国家实验室、同济大学和首尔国立大学在《Advances in Atmospheric Sciences》上，发表了题为「Toward a Learnable Climate Model in the Artificial Intelligence Era」的观点文章。
观点表明，气候建模的未来涉及 AI 和物理学之间的协同关系，而不是「非此即彼」的场景。仔细审视大型 AI 模型中当前物理不一致的争议，强调了对详细动态诊断和物理约束的迫切需要。此外，还提供了说明性示例来指导 AI 模型的未来评估和约束。
关于 AI 与数值模型的集成，作者认为离线 AI 参数化方案可能无法实现全局最优，强调构建在

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