NASA și IBM și-au unit forțele pentru a dezvolta un model de bază de inteligență artificială pentru prognoza vremii și climei. Ei își combină cunoștințele și abilitățile în știința Pământului și AI pentru a crea un model despre care spun că ar trebui să ofere „avantaje semnificative față de tehnologiile existente”.
Modelele moderne de inteligență artificială, cum ar fi GraphCast și Fourcastnet, generează deja prognoze meteo mai rapid decât modelele meteo tradiționale. Am scris recent despre Capacitățile GraphCast în această privință. Cu toate acestea, IBM observă că aceștia sunt doar emulatori AI, nu modele de bază.
Emulatorii AI pot face previziuni meteorologice bazate pe seturi de date de antrenament, dar nu au altă utilizare. Nici ei nu pot, așa cum spune IBM, „descifra fizica” din spatele prognozei meteo.
NASA și IBM au mai multe obiective pentru modelul lor de bază. În primul rând, ei speră că, în comparație cu modelele actuale, acesta va fi mai accesibil, va trage concluzii mai rapid și va acoperi date mai diverse. În al doilea rând, ei speră să îmbunătățească acuratețea prognozelor pentru alte aplicații climatice. Capacitățile așteptate ale modelului includ prognoza fenomenelor meteorologice, deducerea de informații de înaltă rezoluție din date cu rezoluție scăzută și „identificarea condițiilor favorabile pentru orice, de la turbulența avioanelor la incendii de vegetație”.
Urmează un alt model de bază pe care NASA și IBM l-au lansat anul acesta. Mai devreme am scris că ea folosește date de la sateliții de inteligență geospațială ai NASA și este cel mai mare model geospațial de pe platforma open source AI Hugging Face, conform IBM.
Până acum, acest model a fost folosit pentru a urmări și vizualiza plantarea și creșterea copacilor în zonele turnurilor de apă din Kenya. Scopul acestui proiect este de a planta mai mulți copaci și de a rezolva problema deficitului de apă. Modelul este folosit și pentru a analiza insulele de căldură urbane din Emiratele Arabe Unite.
Citeste si: