ACE (AI Climate & Environment) Lab

The AI-Climate Environment Lab conducts AI-driven research in weather and climate prediction, as well as climate change science, across a broad range of time scales, from short-term weather forecasting to seasonal prediction and long-term climate change analysis. Our research focuses on weather and climate foundation models, global monitoring systems, seasonal prediction methods, and climate change analysis. By leveraging big-data analysis and AI techniques, we aim to understand the complex interactions among the atmosphere, ocean, and land systems and to predict their future changes. Ultimately, our goal is to deepen scientific understanding of climate and environmental challenges and to develop reliable and practical prediction technologies. AI-Climate Environment Lab은 AI를 활용한 기상·기후 예측과 기후변화 연구를 수행하는 연구실로, 단기 기상부터 계절 예측, 장기 기후변화에 이르기까지 다양한 시간 규모의 Earth system을 연구합니다. 우리는 기상·기후 Foundation Model, 전지구 모니터링 시스템, 계절 예측 기법, 그리고 기후변화 분석을 주요 연구 주제로 삼고 있으며, big-data analysis와 AI techniques를 바탕으로 대기·해양·지면 시스템의 복합적 상호작용을 이해하고 미래 변화를 예측하고자 합니다. 이를 통해 기후 및 환경 문제에 대한 과학적 이해를 넓히고, 실질적이고 신뢰할 수 있는 예측 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. Supervised learning 기법을 기반으로 전지구 대기–지면–해양–해빙이 결합된 기상·기후 기반 모델(Foundation Model)을 개발합니다. Energy Based Model, Vision Transformer 등 다양한 AI 기법을 활용하여 개별 지구 시스템 요소의 물리적 특성을 학습하고, 지구 시스템 요소 간 상호작용을 현실적으로 모의할 수 있는 학습 방법을 연구합니다. 또한 위성, 레이다, 현장 관측 등 다양한 지구환경 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 Multimodal AI 기법을 개발하여 범용적인 지구 시스템 예측 모델 구축을 목표로 합니다. We develop a global weather and climate foundation model that couples the atmosphere, land surface, ocean, and sea ice using supervised learning techniques. By leveraging advanced AI approaches such as Energy-Based Models and Vision Transformers, we study methods for learning the physical characteristics of individual Earth system components and reali