НАСА и IBM создают ИИ для погодных и климатических приложений

НАСА и IBM объединили свои усилия для создания основной модели искусственного интеллекта для приложений в области погоды и климата. Они используют имеющиеся у обеих компаний технологии в области науки о Земле и искусственного интеллекта для разработки модели, которая, по их словам, должна предоставлять «значительные преимущества перед существующими технологиями».


Текущие модели искусственного интеллекта, такие как GraphCast и Fourcastnet, уже позволяют делать прогнозы погоды быстрее, чем традиционные метеорологические модели. Однако IBM отмечает, что это эмуляторы искусственного интеллекта, а не основные модели. Как следует из названия, основные модели являются базовыми технологиями, которые обеспечивают работу генеративных приложений искусственного интеллекта. Эмуляторы искусственного интеллекта могут делать прогнозы погоды на основе наборов обучающих данных, но у них нет приложений за пределами этого. Кроме того, они не могут кодировать физику, лежащую в основе прогнозирования погоды, что является приоритетной задачей для IBM в текущем проекте.

В сентябре 2023 года НАСА и IBM провели совместный семинар, на котором собрали экспертов из НАСА, Oak Ridge National Laboratory (ORNL), IBM Research, NVIDIA и нескольких университетов, чтобы разработать план создания основной модели ИИ для погоды и климата. Семинар послужил стартовой площадкой для установления предварительного плана проекта и предоставил возможность участникам добровольно взять на себя задачи и обязанности.

У НАСА и IBM есть несколько целей для своей основной модели. По сравнению с текущими моделями, они надеются, что она будет иметь расширенную доступность, более быстрые времена вывода и большее разнообразие данных. Еще одна ключевая задача - повысить точность прогнозирования для других приложений климата. Ожидаемые возможности модели включают прогнозирование метеорологических явлений, вывод высоко детализированной информации на основе данных низкого разрешения и прогнозирования факторов, влияющих на все, от турбулентности самолета до возникновения лесных пожаров.

Это следует за другой основной моделью, которую НАСА и IBM развернули в мае. Она использует данные со спутников НАСА для геопространственной разведки, и это самая большая геопространственная модель на открытой платформе искусственного интеллекта Hugging Face, по данным IBM. До сих пор эта модель использовалась для отслеживания и визуализации деятельности по посадке и выращиванию деревьев в водонапорных районах (лесных ландшафтах, удерживающих воду) в Кении. Цель состоит в том, чтобы посадить больше деревьев и решить проблемы с нехваткой воды. Модель также используется для анализа городских островов тепловых аномалий в Объединенных Арабских Эмиратах.

Другим результатом текущего сотрудничества должен стать доступный стек литературы о климате Земли. IBM разработала модель NLP, обученную на почти 300 тысячах статей из журналов по наукам о Земле, чтобы организовать литературу и облегчить поиск новых знаний. Полностью обученная модель использует PrimeQA, открытую систему многоязычного ответа на вопросы IBM. Помимо предоставления ресурса исследователям, новая языковая модель для наук о Земле может быть внедрена в процессы управления и сохранения научных данных НАСА.

НАСА и IBM надеются, что их сотрудничество принесет новые открытия и понимание Земли и ее климата, а также поможет решать проблемы, связанные с изменением климата. Их технология ИИ может стать мощным инструментом для анализа и визуализации больших и сложных данных, которые трудно обрабатывать традиционными методами. Они также стремятся сделать свою технологию ИИ открытой и доступной для других исследователей и разработчиков, чтобы способствовать развитию науки и инноваций.