본 논문은 기후 조건을 수 주에서 수개월 전에 예측하는 계절 내~계절 예측(S2S)의 어려움을 해결하기 위해 새로운 딥러닝 아키텍처인 TelePiT를 제안합니다. TelePiT는 구면 조화 함수 임베딩을 통해 전 지구 대기 변수를 구면 기하학에 정확하게 인코딩하고, 다중 스케일 물리 정보 신경 ODE를 통해 다양한 학습 가능한 주파수 대역에서 대기 물리 과정을 명시적으로 포착하며, 텔레커넥션 인식 트랜스포머를 통해 텔레커넥션 패턴을 명시적으로 모델링하여 중요한 전 지구적 기후 상호 작용을 모델링합니다. 실험 결과, TelePiT는 모든 예측 기간에서 최첨단 데이터 기반 기준 및 운영 수치 예보 시스템을 능가하는 성능을 보였습니다.
