AI for Climate Grand Challenges: Discovering Explicit Climate-Carbon Dynamics via Grid-Agnostic Symbolic Regression
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710113074
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국과학기술원
김진수
10명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
1.9억원
1.9억원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
지구과학(지구/대기/해양/천문) > 기후과학 > 기후역학
본 연구의 최종 목표는 다중 스케일의 위성 및 지상 관측 데이터를 연속 함수 공간으로 매핑하는 내재적 신경 연산자와, 탐색 공간을 물리적으로 제한하는 기호 회귀(Symbolic Regression)를 결합하여, 육상 생태계의 탄소 플럭스를 지배하는 해석적 수식을 자율 탐색하는 하이브리드 AI 프레임워크를 구축하는 것임.기존 데이터 중심 블랙박스 AI 모델이 기후 ...
본 연구과제의 핵심 개발 내용은 크게 세 단계의 상향식 고도화 체계로 구성되어 추진하고자 함.첫째, [격자 비의존 다중모달 데이터 융합 및 물리 제약 잠재 공간 구축] 단계로서, 고주파 공간 미분 포착에 특화된 사인 및 코사인 기저의 푸리에 특징 매핑(Fourier Feature Mapping) 아키텍처를 도입하여 내재적 신경 표현(INR)을 선도적으로 구현하고자 ...
... 과학을 넘어 유체역학적 보존 법칙이 작용하는 해양학, 대기질 모니터링, 지반공학 등 이기종 데이터 융합과 해석 가능성이 필수적인 다양한 기초과학 분야의 혁신적 연구 도구로 확장 활용하고자 함. ... 모수화 모듈을 대체하고, 나아가 국가 기후예측시스템 및 관측 기반 온실가스 공간정보지도 구축 플랫폼에 탑재하여 기후 시나리오 예측 정확도를 직접적으로 개선하는 현업화 도구로 연계하고자 함.기대효과 ...