研究进展：气候科学技术-机器学习 | Nature Chemical Engineering

本文由美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室的研究团队在Nature Chemical Engineering上发表，探讨了如何通过科学的方法加速气候技术的规模扩展和部署。文章强调了技术市场适应性的早期评估和物理控制系统性能的重要性，并介绍了可用于早期评估这些因素的工具和流程。通过结合技术风险评估、比例物理建模、数据分析和多学科团队的现场实验，可以更有效地发明、开发和部署新技术，从而加速减少气候变化的影响。