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【創科新思維】NASA和IBM合作發展 用於天氣和氣候應用的人工智能

他們將各自在地球科學和人工智能領域的知識和技能結合起來,他們表示該模型應提供「比現有技術顯著的優勢」

NASA和IBM聯手為天氣和氣候應用建構了人工智能基礎模式。他們將各自在地球科學和人工智能領域的知識和技能結合起來,分別用於該模型,他們表示該模型應提供「比現有技術顯著的優勢」。

目前的人工智能模式(例如 GraphCast 和 Fourcastnet)已經比傳統氣像模型更快產生天氣預報。然而,IBM 指出,這些是人工智能模擬器,而不是基礎模型。顧名思義,基礎模型是為生成式人工智能應用提供動力的基礎技術。人工智能模擬器可以根據訓練資料集進行天氣預報,但除此之外沒有其他應用。IBM 表示,它們也無法對天氣預報核心的物理原理進行編碼。

NASA 和 IBM 的基礎模型有幾個目標。與當前模型相比,他們希望它具有更大的可訪問性、更快的推理時間和更大的數據多樣性。另一個關鍵目標是提高其他氣候應用的預測準確性。該模型的預期功能包括預測氣象現象、根據低解析度數據推斷高解析度資訊以及「識別從飛機湍流到野火等各種情況的有利條件」。

這是 NASA 和 IBM在 5 月部署的另一個基礎模型的後續。據 IBM 稱,它利用來自 NASA 衛星的數據來實現地理空間情報,並且是開源人工智慧平台 Hugging Face 上最大的地理空間模型。到目前為止,該模型已用於追蹤和可視化肯亞水塔區域(保留水的森林景觀)的植樹和生長活動。目的是種植更多樹木並解決水資源短缺問題。該模型也被用來分析阿拉伯聯合大公國的城市熱島。

文字編輯部

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Created/Updated
2023/12/10

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