NASA và IBM hợp tác xây dựng AI cho các ứng dụng dự báo thời tiết

NASA và IBM đang hợp tác để xây dựng mô hình AI cho các ứng dụng thời tiết và khí hậu. Cả hai đang kết hợp kiến ​​thức và kỹ năng tương ứng của mình trong lĩnh vực khoa học Trái đất và AI cho mô hình mà họ cho rằng sẽ mang lại “những lợi thế đáng kể so với công nghệ hiện có”.

Các mô hình AI hiện tại như GraphCast và Fourcastnet đã tạo ra dự báo thời tiết nhanh hơn các mô hình khí tượng truyền thống. Tuy nhiên, IBM lưu ý đó là những trình giả lập AI chứ không phải là mô hình nền tảng. Đúng như tên gọi, các mô hình nền tảng là công nghệ cơ bản hỗ trợ các ứng dụng AI tổng hợp. Trình giả lập AI có thể đưa ra dự đoán thời tiết dựa trên bộ dữ liệu huấn luyện, nhưng chúng không có ứng dụng nào khác ngoài điều đó. IBM cho biết họ cũng không thể mã hóa vật lý cốt lõi của dự báo thời tiết.

NASA và IBM có một số mục tiêu cho mô hình nền tảng của họ. So với các mô hình hiện tại, cả hai hy vọng nó sẽ có khả năng tiếp cận mở rộng, thời gian suy luận nhanh hơn và tính đa dạng hơn của dữ liệu. Một mục đích quan trọng khác là cải thiện độ chính xác dự báo cho các ứng dụng khí hậu khác. Các khả năng dự kiến ​​của mô hình này bao gồm dự đoán các hiện tượng khí tượng, suy ra thông tin có độ phân giải cao dựa trên dữ liệu có độ phân giải thấp và “xác định các điều kiện có lợi cho mọi thứ, từ nhiễu loạn máy bay đến cháy rừng”.

Điều này tuân theo một mô hình nền tảng khác mà NASA và IBM triển khai vào tháng 5. Theo IBM, nó khai thác dữ liệu từ các vệ tinh của NASA để thu thập thông tin không gian địa lý và là mô hình không gian địa lý lớn nhất trên nền tảng AI nguồn mở Hugging Face. Cho đến nay, mô hình này đã được sử dụng để theo dõi và trực quan hóa các hoạt động trồng và phát triển cây ở khu vực tháp nước (cảnh quan rừng giữ nước) ở Kenya. Mục đích là trồng thêm cây xanh và giải quyết vấn đề hạn hán. Mô hình này cũng đang được sử dụng để phân tích các đảo nhiệt đô thị ở Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất.