Красный Кирпич

NASA та IBM оголосили про масштабний проект в області ШІ (Фото:REUTERS/Sergio Perez)

Наявні моделі зі штучним інтелектом, як GraphCast і Fourcastnet, уже вміють генерувати прогноз погоди на основі набору даних. Та NASA та IBM оголосили, що мають амбіційну мету навчити ШІ прогнозувати погоду по-справжньому.

В IBM зазначають, що наявні інструменти прогнозування з ШІ є емуляторами, котрі можуть робити прогнози погоди на основі наборів навчальних даних. Водночас вони не є базовими моделями, здатними відтворити фізичні знання, що лежать в основі прогнозування погоди. Тож NASA та IBM прагнуть створити та розгорнути нову окрему основну модель з ШІ для прогнозування погоди та змін клімату, яка б це вміла.

«Із застосуванням технології штучного інтелекту від IBM ця модель має на меті підвищити точність, швидкість і доступність прогнозування погоди та інших кліматичних програм. Зразки застосування моделі включають не лише прогнозування, але й … визначення умов, що сприяють лісовим пожежам, і прогнозування метеорологічних явищ. Дослідники IBM працюватимуть разом із експертами NASA для навчання та перевірки моделі», — йдеться в пресрелізі IBM.

В травні NASA та IBM розгорнули модель зі штучним інтелектом, що використовує дані із супутників для геопросторового аналізу. Наразі це найбільша геопросторова модель на платформі ШІ з відкритим кодом Hugging Face.

Як зазгачає Engadget, ця модель використовувалася для відстеження та візуалізації посадки та вирощування дерев у районах водонапірних башт у Кенії для розв’язання проблеми дефіциту води. Модель також використовується для аналізу міських теплових островів в Об’єднаних Арабських Еміратах.

Раніше NV Техно писав, що метеорологічна модель штучного інтелекту від Google DeepMind під назвою GraphCast за ефективністю значно перевершила звичайні методи прогнозування погоди. Наразі вона вміє генерувати прогноз на 10 днів приблизно за хвилину, втклотсьлвуючи історичні дані Європейського центру середньострокових прогнозів погоди.