美國太空總署（NASA）和IBM公司聯手建立了一個天氣和氣候應用AI基礎模型。雙方將各自在地球科學和AI領域的知識和技能結合起來，構造了該模型，並表示它應具有「超越現有技術的顯著優勢」。
據Engadget報道，目前，GraphCast和Fourcastnet等AI模型已可比傳統氣象模型更快地生成天氣預報。不過，IBM指出，這些都是AI模擬器，而不是基礎模型。顧名思義，基礎模型是為生成式AI應用提供動力的基礎技術。AI模擬器可以根據訓練數據集進行天氣預測，但它們的應用範圍也僅限於此，無法對天氣預報的核心物理學進行編碼。
NASA和IBM為基礎模型設定了幾個目標。與目前的模型相比，他們希望能實現更大的可訪問性、更快的推理時間和更多樣化的數據。另一個關鍵目標是提高其他氣候應用的預測精度。該模型的預期功能包括預測氣象現象、根據低分辨率數據推斷高分辨率信息，以及「確定有可能形成飛機湍流、山火等各種情況的天氣條件」。
此前，NASA和IBM已在5月部署另一基礎模型。據IBM稱，它利用來自NASA衛星的數據來實現地理空間智能，是開源AI平台Hugging Face上最大的地理空間模型。到目前為止，該模型已被用於跟蹤和可視化肯尼亞蓄水森林的植樹和生長活動。目的是種植更多樹木，解決水資源短缺問題。該模型還被用於分析阿聯酋的城市熱島。本報訊
