IBM je predstavio novi model vještačke inteligencije (AI) dizajniran za rešavanje izazova vezanih za vremenske prognoze i klimatske promjene. Ovaj model, razvijen u saradnji sa NASA-om i uz doprinos američke Oak Ridge Nacionalne Laboratorije, dostupan je u otvorenom formatu na platformi Hugging Face.
IBM-ov model je kreiran da podrži kratkoročne vremenske prognoze, kao i dugoročne klimatske projekcije. Model pripada porodici Prithvi AI modela, uključujući i geospacijalni AI model iz iste serije, koji je lansiran prošle godine kao otvoreni geospacijalni AI model.
Prema navodima IBM-a, novi model nudi širi spektar primjena u poređenju sa trenutnim vremenskim AI modelima. Model omogućava generisanje preciznih vremenskih prognoza na osnovu lokalnih podataka, kao i identifikaciju i predviđanje ekstremnih vremenskih obrazaca. Ove mogućnosti bi trebalo da poboljšaju prostornu rezoluciju globalnih klimatskih simulacija i unaprijede predstavljanje fizičkih procesa u numeričkim vremenskim i klimatskim modelima.
IBM korišćenjem veštačke inteligencije do tačnije vremenske prognoze
Model je treniran na osnovu četiri decenije podataka o Zemlji, prikupljenih iz NASA-ine MERRA-2 analize. Arhitektura modela omogućava finu prilagodbu na različitim nivoima – globalnom, regionalnom i lokalnom, što ga čini izuzetno pogodnim za istraživanja vezana za vremenske prilike.
TechmonitorPrema riječima direktorke NASA-inog sektora za nauku o Zemlji, Karen St. Germain, brzina promjena na Zemlji zahtjeva nove strategije, a ovaj model može pomoći u donošenju odluka u vezi sa pripremom i odgovorom na vremenske i klimatske izazove.
IBM-ov model je prilagođen za dvije ključne primjene: prvo, za smanjenje vremenskih i klimatskih podataka (downscaling), gdje model može pružiti podatke sa rezolucijom 12 puta većom od uobičajene. Druga primjena je u parametrijizaciji gravitacionih talasa, što poboljšava tačnost vremenskih i klimatskih simulacija i smanjuje neizvjesnosti.
Paralelno, Nvidia je predstavila svoj generativni AI model StormCast, koji poboljšava vremenske prognoze na mezoskali, što je ključno za planiranje i ublažavanje prirodnih katastrofa.
Izvor: Benchmark