Les fichiers de mécanismes de chimie atmosphérique sont généralement écrits dans le langage de KPP, qui peut générer du code Fortran ou C, mais ne s’intègre pas aux frameworks différentiables couramment utilisés en apprentissage automatique. KPPax comble précisément cette lacune : il génère directement à partir des mécanismes KPP du code chimique différentiable, compilé à la volée et vectorisable sous JAX. Le calcul des taux utilise des opérations creuses dans l’espace logarithmique, tandis que l’intégration est confiée aux solveurs implicites de diffrax, avec des adjoints directs et rétrogrades. Les sensibilités sont calculées exactement, sans qu’il soit nécessaire d’écrire les codes adjoints à la main.
L’article présente deux applications à l’aide du benchmark POLLU. Dans la première, le jacobien obtenu par différentiation automatique sert à calculer la matrice d’information de Fisher et à déterminer, avant l’ajustement, lesquels des 25 taux de réaction peuvent être identifiés par des expériences de type tube à écoulement. Des estimations synthétiques bruitées confirment que l’incertitude prédictive des 9 coefficients identifiables est inférieure à environ 30 %, tout en révélant que certaines réactions rapides ne permettent de contraindre que des rapports. Dans la seconde application, un réseau de neurones est d’abord entraîné hors ligne à corriger les inventaires d’émissions à partir des résultats d’inversions 4D-Var de chaque scénario, puis affiné en ligne par le modèle chimique. L’erreur de correction des émissions biogéniques est ainsi réduite d’un facteur compris entre 2,4 et 5.
Il s’agit d’un préprint arXiv, qui n’a pas fait l’objet d’une évaluation par les pairs ; les conclusions doivent être considérées à la lumière de la portée des expériences décrites dans le résumé.
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L’article présente deux applications à l’aide du benchmark POLLU. Dans la première, le jacobien obtenu par différentiation automatique sert à calculer la matrice d’information de Fisher et à déterminer, avant l’ajustement, lesquels des 25 taux de réaction peuvent être identifiés par des expériences de type tube à écoulement. Des estimations synthétiques bruitées confirment que l’incertitude prédictive des 9 coefficients identifiables est inférieure à environ 30 %, tout en révélant que certaines réactions rapides ne permettent de contraindre que des rapports. Dans la seconde application, un réseau de neurones est d’abord entraîné hors ligne à corriger les inventaires d’émissions à partir des résultats d’inversions 4D-Var de chaque scénario, puis affiné en ligne par le modèle chimique. L’erreur de correction des émissions biogéniques est ainsi réduite d’un facteur compris entre 2,4 et 5.
Il s’agit d’un préprint arXiv, qui n’a pas fait l’objet d’une évaluation par les pairs ; les conclusions doivent être considérées à la lumière de la portée des expériences décrites dans le résumé.
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