Learning parameter-dependent shear viscosity from data, with application to sea and land ice
यह शोध पत्र एक भौतिकी-सूचित मशीन लर्निंग ढांचे का प्रस्ताव करता है जो स्ट्रेस या वेलोसिटी डेटा से गैर-न्यूटनियन रियोलॉजिकल मॉडल को अनुमानित करने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, जो तापमान-निर्भर लैंड आइस कानूनों और सांद्रता-निर्भर सी आइस व्यवहारों को सटीक रूप से पुनः प्राप्त करने की अपनी क्षमता प्रदर्शित करता है।