NASA dhe IBM kanë bashkuar forcat për të zhvilluar një model bazë të inteligjencës artificiale për parashikimin e motit dhe klimës. Ata janë duke kombinuar njohuritë dhe aftësitë e tyre në shkencën e Tokës dhe AI për të krijuar një model që ata thonë se duhet të ofrojë "përparësi të konsiderueshme mbi teknologjitë ekzistuese".
Modelet moderne të AI si GraphCast dhe Fourcastnet tashmë gjenerojnë parashikime të motit më shpejt se modelet tradicionale të motit. Kohët e fundit kemi shkruar për Aftësitë GraphCast ne kete aspekt. Megjithatë, IBM vëren se këta janë vetëm emulatorë të AI, jo modele bazë.
Emulatorët e AI mund të bëjnë parashikime të motit bazuar në grupet e të dhënave të trajnimit, por ato nuk kanë përdorim tjetër. As ata, siç thotë IBM, nuk mund të "deshifrojnë fizikën" pas parashikimit të motit.
NASA dhe IBM kanë disa synime për modelin e tyre bazë. Së pari, ata shpresojnë që, krahasuar me modelet aktuale, ai të jetë më i aksesueshëm, të nxjerrë përfundime më shpejt dhe të mbulojë të dhëna më të ndryshme. Së dyti, ata shpresojnë të përmirësojnë saktësinë e parashikimit për aplikime të tjera klimatike. Aftësitë e pritshme të modelit përfshijnë parashikimin e fenomeneve meteorologjike, nxjerrjen e informacionit me rezolucion të lartë nga të dhënat me rezolucion të ulët dhe "identifikimin e kushteve të favorshme për gjithçka, nga turbulencat e avionëve deri te zjarret".
Ai ndjek një model tjetër bazë që NASA dhe IBM prezantuan këtë vit. Më herët kemi shkruar se ajo përdor të dhëna nga satelitët e inteligjencës gjeohapësinore të NASA-s dhe është modeli më i madh gjeohapësinor në platformën Hugging Face me burim të hapur AI, sipas IBM.
Deri më tani, ky model është përdorur për të gjurmuar dhe vizualizuar mbjelljen dhe rritjen e pemëve në zonat e kullave të ujit në Kenia. Qëllimi i këtij projekti është mbjellja e më shumë pemëve dhe zgjidhja e problemit të mungesës së ujit. Modeli përdoret gjithashtu për të analizuar ishujt e nxehtësisë urbane në Emiratet e Bashkuara Arabe.
Lexoni gjithashtu: