科研人员开发了一种名为WaveNet的人工智能驱动模型，该模型可以准确地模拟重力波如何加速和减速大气。这项工作使用编程语言Python构建和训练一组人工神经网络，然后将它们耦合到由20世纪50年代的一种语言（Fortran）构建的典型全球气候模型。它准确地模拟了影响地表天气和臭氧消耗的赤道上方风速的定期反转情况。研究人员称，这是朝着开发完全由数据驱动的重力波参数化的第一步。
近期，美国斯坦福大学的科研人员用人工智能技术将重力波带入模型建设，使全球气候变化模拟更接近实际。该研究成果发表在《地球物理研究快报》杂志上。
