ハワイ大学マノア校の研究チームが、物理法則の制約を組み込んだ機械学習（Physics-Informed Machine Learning）アルゴリズムを開発し、流体力学と気候モデリングでより正確な予測を実現しました。従来のデータ駆動型AIとは異なり、物理的に妥当な結果を保証する新しいアプローチです。
情報コンピュータ科学部のPeter Sadowski准教授は、米国国立科学財団（NSF）から5年間で424,293ドルのCAREER助成金を獲得しています。この研究では、既存の物理ベース気象予測モデルを補完する機械学習手法を開発し、場所固有の予測をより高速・高解像度・確率的精度で提供することを目指しています。
ハワイ大学はまた、NSFから2,000万ドルの「Change Hawaiʻi」プロジェクト（EPSCoR）の支援を受けており、気候科学とデータサイエンスを組み合わせた前例のない規模の協働研究を進めています。特にハワイの将来の降雨予測に機械学習技術を適用するテストが行われており、大規模気候予測の実用性評価が進んでいます。
Hacker Newsでは「物理法則の制約がAI予測精度を向上させる」という技術的議論が活発で、Redditでは気候科学への応用可能性に科学コミュニティの注目が集まっています。物理学的な知識をAIに組み込むことで、データだけでは学習できない根本的な法則性を捉えられる点が評価されています。