米航空宇宙局（NASA） と IBM は協力して、天気と気候を予測するための基本的な人工知能モデルを開発しました。 彼らは、地球科学と AI の知識とスキルを組み合わせて、「既存の技術に比べて大きな利点」をもたらすはずだと主張するモデルを作成しています。
GraphCast や Fourcastnet などの最新の AI モデルは、従来の気象モデルよりも早く天気予報を生成しています。 私たちは最近について書きました グラフキャスト機能 この点について。 ただし、IBM は、これらは単なる AI エミュレーターであり、基本モデルではないことに注意しています。
AI エミュレーターはトレーニング データ セットに基づいて天気予報を行うことができますが、それ以外の用途はありません。 また、IBM が言うように、天気予報の背後にある「物理学を解読する」こともできません。
米航空宇宙局（NASA） IBM と IBM は、基本モデルに対していくつかの目標を持っています。 第一に、現在のモデルと比較して、よりアクセスしやすく、より迅速に結論を導き出し、より多様なデータをカバーできることを彼らは望んでいます。 第二に、彼らは他の気候アプリケーションの予測精度を向上させたいと考えています。 このモデルに期待される機能には、気象現象の予測、低解像度のデータから高解像度の情報を推測すること、そして「航空機の乱気流から山火事まであらゆるものにとって好ましい条件を特定する」ことが含まれる。
これは、NASA と IBM が今年展開した別の基本モデルに従っています。 先ほど、彼女はこう書きました データを使用する IBM によると、これは NASA の地理空間インテリジェンス衛星から提供されたものであり、Hugging Face オープンソース AI プラットフォーム上で最大の地理空間モデルです。
これまでのところ、このモデルはケニアの給水塔エリアでの植樹と成長を追跡し、視覚化するために使用されています。 このプロジェクトの目標は、より多くの木を植えて水不足の問題を解決することです。 このモデルは、UAE の都市ヒートアイランドの分析にも使用されています。
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