НАСА и ИБМ су удружили снаге да развију основни модел вештачке интелигенције за предвиђање времена и климе. Они комбинују своје знање и вештине у науци о Земљи и вештачкој интелигенцији како би створили модел за који кажу да би требало да понуди „значајне предности у односу на постојеће технологије“.
Модерни АИ модели као што су ГрапхЦаст и Фоурцастнет већ генеришу временску прогнозу брже од традиционалних временских модела. Недавно смо писали о ГрапхЦаст могућности у вези са овим. Међутим, ИБМ напомиње да су ово само АИ емулатори, а не основни модели.
АИ емулатори могу да праве временске прогнозе на основу скупова података за обуку, али немају другу употребу. Нити могу, како ИБМ каже, „дешифровати физику“ која стоји иза временске прогнозе.
НАСА и ИБМ имају неколико циљева за свој основни модел. Прво, надају се да ће у поређењу са тренутним моделима бити приступачнији, брже доносити закључке и покривати разноврсније податке. Друго, надају се да ће побољшати тачност прогнозе за друге климатске апликације. Очекиване могућности модела укључују предвиђање метеоролошких феномена, закључивање информација високе резолуције из података ниске резолуције и „идентификовање повољних услова за све, од турбуленција авиона до пожара у природи“.
Следи још један основни модел који су НАСА и ИБМ представили ове године. Раније смо писали да она користи податке са НАСА-иних сателита за геопросторну интелигенцију и највећи је геопросторни модел на платформи АИ отвореног кода Хуггинг Фаце, према ИБМ-у.
До сада је овај модел коришћен за праћење и визуелизацију садње и узгоја дрвећа у областима водоторња у Кенији. Циљ овог пројекта је да се засади више дрвећа и реши проблем несташице воде. Модел се такође користи за анализу урбаних топлотних острва у УАЕ.
Прочитајте такође: