IBM和NASA发布拥抱脸的开源人工智能模型，用于天气和气候应用

新的AI基础模型为科学家、开发人员和企业提供了预测之外的洞察力，以更好地理解和分析天气和气候数据

纽约州约克敦高地，9月2024年23日/美通社/--IBM(纽约证券交易所代码：IBM)今天宣布了一种新的人工智能基础模型，适用于各种天气和气候用例，以开源形式提供给科学、开发人员和商业社区。该模型由IBM和NASA开发，橡树岭国家实验室提供贡献，提供了一种灵活、可扩展的方式来应对与短期天气和长期气候预测有关的各种挑战。

由于其独特的设计和训练机制，天气和气候基础模型可以处理比现有天气人工智能模型更多的应用，正如最近在arxiv上发表的一篇论文《Prithvi WxC：天气和气候的基础模型》中所概述的那样。潜在的应用包括根据当地观测创建有针对性的预报，检测和预测恶劣天气模式，提高全球气候模拟的空间分辨率，以及改进物理过程在数值天气和气候模型中的表示方式。在上述论文中的一个实验中，基础模型仅从5%的原始数据中随机抽样，准确地重建了全球表面温度，这表明该模型在数据同化问题上有更广泛的应用。

这个模型是根据美国宇航局现代研究与应用回顾分析第2版(MERRA-2)40年来的地球观测数据预先训练的。作为基础模型，它具有独特的架构，可以根据全球、区域和本地规模进行微调。这种灵活性使其适合于一系列天气研究。

该基础模型可以在拥抱脸上下载，以及该模型的两个微调版本，用于处理特定的科学和行业相关应用。这些是：

NASA科学任务委员会地球科学部主任Karen St.Germain表示：“推进NASA的地球科学造福人类意味着以对人、组织和社区有用的方式提供可操作的科学。我们在地球上目睹的快速变化要求我们采取这一战略来满足当下的紧迫性。”NASA基金会的模型将帮助我们制作一种人们可以使用的工具：天气、季节和气候预测，以帮助为如何准备、应对和缓解的决策提供信息。 IBM欧洲研究中心主任、IBM气候与可持续发展加速发现负责人Juan Bernabe-Moreno表示：“在这个领域，出现了专注于固定数据集和单一用例的大型人工智能模型--主要是预测。我们设计了我们的天气和气候基础模型，以突破这些限制，以便它可以调整到各种输入和用途。”例如，该模型既可以在整个地球上运行，也可以在局部环境中运行。由于在技术方面具有如此的灵活性，该模型非常适合帮助我们了解飓风或大气河流等气象现象，通过提高气候模型的分辨率来推断未来潜在的气候风险，并最终告知我们对即将发生的恶劣天气事件的理解。

位于橡树岭国家实验室的国家计算科学中心主任阿尔琼·尚卡尔说：“作为一流的研究机构和计算设施，我们专注于支持团队在许多科学领域取得研究突破。”我们与IBM和NASA合作支持Prithvi天气和气候基础模型的创建，这是我们目标的关键部分，我们的目标是将先进的计算和数据带到具有国家重要性的问题上，在这种情况下，用于天气和气候应用，这需要持续的计算科学和模型技能的改进才能产生影响。

IBM已经与加拿大环境和气候变化组织(ECCC)合作，以期通过其他天气预报用例来测试该模型的灵活性。有了这个模型，ECCC正在探索非常短期的降水预报，使用一种名为降水临空预报的技术，该技术将实时雷达数据作为输入。该团队还在测试从15公里全球模式预报到公里尺度分辨率的缩减方法。

这个天气和气候模型是IBM Research和NASA之间利用人工智能技术探索我们星球的更大合作的一部分，并加入了Prithvi人工智能基础模型家族。去年，IBM和NASA使Prithvi地理空间AI基金会模型成为拥抱脸上可用的最大开源地理空间AI模型。自那以后，政府、公司和公共机构使用这种地理空间基础模型来研究灾害模式、生物多样性、土地利用和其他地球物理过程的变化。地基模型和重力波参数化模型可以通过NASA-IBM拥抱脸页面访问，缩尺模型可以通过IBM Granite拥抱脸页面访问。

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来源IBM