Niniejsza ksi??ka dostarcza kompleksow?, opart? na nauce metodologi? prognozowania pogody nowej generacji poprzez integracj? metod gl?bokiego uczenia si? z fizycznie opartymi modelami klimatycznymi. W ksi??ce zaproponowano model hybrydowy obejmuj?cy multimodaln? fuzj? danych, uczenie si? sekwencji czasowych i sieci neuronowe z ograniczeniami fizycznymi w celu poprawy dokladno?ci prognoz i wiarygodno?ci o znaczny margines. Korzystaj?c ze stacji naziemnej, satelity, globalnego systemu reanalizy i danych opartych na IoT, struktura rozwi?zuje przestrzenne i czasowe rozl?czenia n?kaj?ce tradycyjne systemy prognozowania.