FNO-MoE 单次预测完整近显式大气化学状态

神经算子单次预测完整近显式大气化学状态并自选训练数据。

资讯摘要

论文提出 FNO-MoE，一种结合专家混合的傅里叶神经算子，可在单次调用中预测未来 30 分钟的完整近显式化学状态。该网络利用专家间分歧主动挑选信息量最大的箱模型模拟来指导自身训练；作者报告，在同等成本下，这比随机或均匀采样更准确，经长轨迹微调后可在多小时运行中保持稳定，并能高保真复现数千种物种演化。

要点速读

1. FNO-MoE 用傅里叶神经算子加专家混合，单次调用预测 30 分钟完整近显式化学状态。
2. 网络用专家间分歧主动选择训练模拟，同等成本下优于随机或均匀采样。
3. 经长轨迹微调后可在多小时运行中保持稳定，并对未见化学组成保持准确。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成，可能存在理解偏差；具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/29 08:00:21（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。