Model HiRO-ACEv2 untuk Climate Downscaling Beresolusi Tinggi
HiRO-ACEv2 buatan Allen Institute adalah sistem machine learning open-source yang mendownscale data iklim kasar 100 km menjadi resolusi 3 km. Sistem ini menggabungkan emulator atmosfer ACE dengan model diffusion HiROv2 untuk mensimulasikan kejadian hujan, angin, dan tekanan ekstrem. Seluruh pipeline menghasilkan output global beresolusi tinggi dengan biaya komputasi sekitar seperseratus dari model numerik tradisional seperti X-SHiELD. Model dan tutorial notebook tersedia di Hugging Face untuk diuji coba langsung dalam melakukan regional downscaling. Kendala utamanya adalah HiROv2 dilatih secara eksklusif menggunakan output X-SHiELD, sehingga saat ini hanya kompatibel dengan baseline ACE tersebut dan belum bisa memproses dataset historis seperti ERA5 atau proyeksi iklim masa depan. sumber: huggingface.co/hiro-acev2 my other side: setyadi.com

$ cat comments/ (0)