Os modelos atmosféricos estão evoluindo graças à computação quântica, que permite a simulação de processos em escalas menores. Pesquisadores estão utilizando redes neurais para criar parâmetros de dados diretamente de simulações de alta resolução.
A computação quântica está mudando a forma como entendemos a ciência. Essa tecnologia tem o potencial de simular processos que antes eram impossíveis de serem realizados e agora os modelos atmosféricos estão evoluindo graças a ela. A atmosfera possui processos em escalas menores, como tempestades e turbulências, que são cruciais para o clima, mas que não podem ser resolvidos pelos modelos globais devido ao custo computacional.
No entanto, pesquisadores estão utilizando redes neurais para criar parâmetros de dados diretamente de simulações de alta resolução que exigem menos suposições. Yuval e O'Gorman [2023] fornecem um exemplo inovador de uma rede neural que cria parâmetros dos efeitos dos processos subgrades no transporte vertical de momento na atmosfera. Eles utilizaram uma abordagem cuidadosa para gerar um conjunto de treinamento, levando em consideração problemas sutis na grade horizontal do modelo de alta resolução.
O resultado é um novo parâmetro que melhora geralmente a simulação dos ventos em um modelo de baixa resolução, mas também pode levar a maiores viéses em uma configuração. Essa pesquisa serve como um exemplo claro e completo para pesquisadores interessados na aplicação de aprendizado de máquina para parâmetros. A computação quântica não é apenas uma ameaça à segurança nacional, mas também é uma revolução tecnológica que permitirá que países liderem a corrida de inovação tecnológica. E está claro que a computação quântica tem o potencial de mudar a forma como entendemos o mundo e como podemos resolvê-lo.