TRAIL : IA responsable pour les professionnels et les leaders
Apprenez à intégrer des pratique d'IA responsable dans votre organisation avec le programme TRAIL. Inscrivez-vous à la séance d'information le 12 mars prochain pour en apprendre plus sur le programme.
Avantage IA : productivité dans la fonction publique
Apprenez à tirer parti de l’IA générative pour soutenir et améliorer votre productivité au travail. La prochaine cohorte se déroulera en ligne les 28 et 30 avril 2026.
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Salva Rühling Cachay
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ClimART: A Benchmark Dataset for Emulating Atmospheric Radiative Transfer in Weather and Climate Models
Numerical simulations of Earth's weather and climate require substantial amounts of computation. This has led to a growing interest in repla… (voir plus)cing subroutines that explicitly compute physical processes with approximate machine learning (ML) methods that are fast at inference time. Within weather and climate models, atmospheric radiative transfer (RT) calculations are especially expensive.
This has made them a popular target for neural network-based emulators.
However, prior work is hard to compare due to the lack of a comprehensive dataset and standardized best practices for ML benchmarking.
To fill this gap, we build a large dataset, ClimART, with more than 10 million samples from present, pre-industrial, and future climate conditions, based on the Canadian Earth System Model.
ClimART poses several methodological challenges for the ML community, such as multiple out-of-distribution test sets, underlying domain physics, and a trade-off between accuracy and inference speed.
We also present several novel baselines that indicate shortcomings of datasets and network architectures used in prior work.