1. A.N. Laboratory, AI for science report.URL https://publications.anl.gov/anlpubs/2020/03/158802.pdf.
2. K. Albertsson, P. Altoe, D. Anderson, J. Anderson, M. Andrews, J.P.A. Espinosa, A. Aurisano, L. Basara, A. Bevan, W. Bhimji, D. Bona-corsi, B. Burkle, P. Calafiura, M. Campanelli, L. Capps, F. Carmi-nati, S. Carrazza, . Y.-f. Chen, T. Childers, Y. Coadou, E. Coniavitis, K. Cranmer, C. David, D. Davis, A. De Simone, J. Duarte, M. Erd-mann, J. Eschle, A. Farbin, M. Feickert, N.F. Castro, C. Fitzpatrick, M. Floris, A. Forti, J. Garra-Tico, J. Gemmler, M. Girone, P. Glaysher, S. Gleyzer, V. Gligorov, T. Golling, J. Graw, L. Gray, D. Greenwood, T. Hacker, J. Harvey, B. Hegner, L. Heinrich, U. Heintz, B. Hoober-man, J. Junggeburth, M. Kagan, M. Kane, K. Kanishchev, P. Karpiński, Z. Kassabov, G. Kaul, D. Kcira, T. Keck, A. Klimentov, J. Kowalkowski, L. Kreczko, A. Kurepin, R. Kutschke, V. Kuznetsov, N. Köhler, I. Lako-mov, K. Lannon, M. Lassnig, A. Limosani, G. Louppe, A. Mangu, P. Mato, N. Meenakshi, H. Meinhard, D. Menasce, L. Moneta, S. Moort-gat, M. Neubauer, H. Newman, S. Otten, H. Pabst, M. Paganini, M. Paulini, G. Perdue, U. Perez, A. Picazio, J. Pivarski, H. Prosper, F. Psihas, A. Radovic, R. Reece, A. Rinkevicius, E. Rodrigues, J. Rorie, D. Rousseau, A. Sauers, S. Schramm, A. Schwartzman, H. Severini, P. Seyfert, F. Siroky, K. Skazytkin, M. Sokoloff, G. Stewart, B. Stienen, I. Stockdale, G. Strong, W. Sun, S. Thais, K. Tomko, E. Upfal, E. Usai, A. Ustyuzhanin, M. Vala, J. Vasel, S. Vallecorsa, M. Verzetti, X. Vilasís-Cardona, J.-R. Vlimant, I. Vukotic, S.-J. Wang, G. Watts, M. Williams, W. Wu, S. Wunsch, K. Yang, O. Zapata, Machine learning in high energy physics community white paper. URL http://arxiv.org/abs/1807.02876.
3. T. Kurth, S. Treichler, J. Romero, M. Mudigonda, N. Luehr, E. Phillips, A. Mahesh, M. Matheson, J. Deslippe, M. Fatica, M. Houston Prabhat, Exascale deep learning for climate analytics, in: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis.
4. J. Degrave, F. Felici, J. Buchli, M. Neunert, B. Tracey, F. Carpanese, T. Ewalds, R. Hafner, A. Abdolmaleki, D. de las Casas, C. Don-ner, L. Fritz, C. Galperti, A. Huber, J. Keeling, M. Tsimpoukelli, J. Kay, A. Merle, J.-M. Moret, S. Noury, F. Pesamosca, D. Pfau, O. Sauter, C. Sommariva, S. Coda, B. Duval, A. Fasoli, P. Kohli, K. Kavukcuoglu, D. Hassabis, M. Riedmiller, Magnetic control of toka- mak plasmas through deep reinforcement learning 602 (7897) 414–419. http://dx.doi.org/10.1038/s41586-021-04301-9. URL https://www.nature.com/articles/s41586-021-04301-9.
5. R.B. Neale, A. Gettelman, S. Park, C.-C. Chen, P.H. Lauritzen, D.L. Williamson, A.J. Conley, D. Kinnison, D. Marsh, A.K. Smith, F. Vitt, R. Garcia, J.-F. Lamarque, M. Mills, S. Tilmes, H. Morrison, P. Cameron-Smith, W.D. Collins, M.J. Iacono, R.C. Easter, X. Liu, S.J. Ghan, P.J. Rasch, M.A. Taylor, Description of the NCAR community atmosphere model (CAM 5.0) 289.