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IBM和NASA合作开发AI基础模型 强化极端天气预测效率
科技巨头IBM和NASA宣布了一项新的合作，旨在开发一个AI基础模型，以显著提高天气预报和气候应用的准确性和效率。
这个新模型结合了IBM广泛的人工智能能力和NASA大量的地球科学数据和专业知识。它旨在摄取多样化的气象数据集，并比现有的预报技术更快地运行复杂模拟，同时还能够启发新的气候洞见。
尽管人工智能已经在天气预测模型中被应用，例如NVIDIA的Fourcastnet和Google DeepMind的GraphCast，IBM指出，这些都是狭隘聚焦的基于AI的“模拟器”，而不是多功能的基础模型。
这些AI模拟器可以快速生产天气预报，但是由于训练数据的限制，它们缺乏对天气物理的基本理解。IBM-NASA基础模型有几个关键优势：
- 分析更多不同类型和来源的数据
- 在数据摄入和推理方面更快
- 更容易适应新的气候建模需求
- 提升现有预测用途的准确性
潜在应用包括从低保真度数据中推断出高分辨率洞见、预报极端天气、预测像野火这样的灾害等。
这并非IBM和NASA首次投入到以气候为中心的基础模型。他们早些时候推出的地理空间人工智能模型就是为了帮助分析人员从卫星图像数据中提取关于气候变化影响的洞见。
在即将到来的COP28气候会议上，IBM将突出展示这个模型是如何被微调以适应各种应用的。在肯尼亚，IBM的模型协助可视化植树活动、应对水资源短缺以及对抗森林砍伐。在阿联酋，与MBZUAI合作，它被用来研究城市热岛效应，帮助理解和减轻它们的形成。
Curioni说：“使用地理空间数据的AI基础模型可以加速发现气候解决方案。我们希望这些技术能比以往更快地帮助应对地球健康威胁。”
新的天气和气候模型同样将使用IBM的AI平台和NASA的模拟能力来综合处理多PB级的数据集。随着时间的推移，它可能为全球变暖加剧时的适应策略提供宝贵的指导。
随着生命和生态系统对极端天气越来越脆弱，IBM和NASA的模型可能被证明是对抗气候危机前线的官员、企业和社区的一个重要工具。
