IBM представила новую модель искусственного интеллекта (ИИ), разработанную для решения задач прогнозирования погоды и изменения климата. Эта система, созданная в сотрудничестве с НАСА и при участии Национальной лаборатории США «Ок-Ридж», теперь доступна на платформе Hugging Face.
Разработка предназначена как для краткосрочных прогнозов погоды, так и для долгосрочных климатических оценок. Она входит в семью моделей ИИ Протви, включая геопространственную модель, которая была запущена в прошлом году в качестве открытой модели геопространственного ИИ.
По информации IBM, новая система предлагает более широкий спектр приложений по сравнению с существующими метеорологическими ИИ. Она позволяет генерировать точные прогнозы на основе местных данных и выявлять экстремальные погодные условия. Эти возможности помогут улучшить пространственное разрешение моделирования глобального климата и более точно отразить физические процессы в численных моделях погоды и климата.
Система была обучена на данных о Земле, собранных за четыре десятилетия в рамках исследований НАСА. Настройки доступны на различных уровнях – глобальном, региональном и местном, что делает её полезной для разнообразных исследований, связанных с погодой.
Директор отдела наук о Земле НАСА, Карен Ст. Жермен, отметила, что скорость изменений на планете требует внедрения новых стратегий, и эта разработка может помочь в решении проблем, связанных с погодой и климатом.
Технология IBM была адаптирована для двух ключевых направлений. Первое – это уменьшение масштаба данных о погоде и климате, что позволяет получать данные с разрешением в 12 раз выше стандартного. Второе – это параметризация гравитационных волн, что повышает точность моделирования погоды и климата, а также уменьшает неопределенности.
Таким образом, новая модель ИИ от IBM открывает новые горизонты в области климатических исследований и прогнозирования погоды. Используя современные технологии, она позволяет более точно предсказывать изменения, что в свою очередь может оказать значительное влияние на адаптацию к климатическим изменениям и минимизацию их негативных последствий.