Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA) и компания IBM объединились, чтобы создать базовую модель искусственного интеллекта для погодных и климатических приложений. Объединение научных знаний с технологиями искусственного интеллекта, как ожидается, позволит создать модель, которая предложит «значительные преимущества по сравнению с существующими технологиями».
Источник изображения: TheDigitalArtist / Pixabay
Современные ИИ-модели, такие как GraphCast и Fourcastnet, генерируют прогнозы быстрее, чем традиционные метеорологические модели. Однако IBM отмечает, что всё это эмуляторы искусственного интеллекта, а не базовые модели, которые лежат в основе генеративных алгоритмов. Эмуляторы искусственного интеллекта способны формировать прогнозы погоды на основе используемых для обучения данных, но они лишены других приложений и возможностей, которыми можно наделить базовую модель.
NASA и IBM планируют создать ИИ-модель, которая будет иметь расширенную доступность по сравнению с уже используемыми технологиями, а также сумеет обрабатывать больше типов данных. Ещё одной ключевой целью является повышение точности прогнозирования. Ожидается, что алгоритм будет успешно справляться с прогнозированием метеорологических явлений, а также определением условий, способствующих формированию различных явлений, от турбулентности самолёта до лесных пожаров.
Ранее в этом году NASA и IBM выпустили другую ИИ-модель, которая использует данные со спутников аэрокосмического ведомства для геопространственной разведки и является крупнейшей геопространственной моделью на базе ИИ с открытым исходным кодом. С момента запуска эта модель использовалась для отслеживания и визуализации деятельности по посадке и выращиванию деревьев в Кении. Она также задействована для анализа климатических условий на территории ОАЭ.