[논문리뷰] Uncertainty-Aware End-to-End AI Weather Forecasting: Disentangling Observation and Model Contributions본 연구는 기존 End-to-End 기상 예측 모델들이 뛰어난 효율성에도 불구하고, 예측의 불확실성을 산출하지 못하는 결정론적 한계를 해결하고자 합니다. 기존 모델들은 단순한 수치 예측값만 제공할 뿐, 예측 결과가 어디서 기인했는지에 대한 투명한 근거를 제시하지 못한다는 문제점이 있습니다 .#Review#End-to-end weather forecasting#Uncertainty quantification#Ensemble forecasting#Monte Carlo dropout#Earth observations#Atmospheric science2026년 8월 31일댓글 수 로딩 중