NASA und IBM haben sich zusammengetan, um ein grundlegendes Modell der künstlichen Intelligenz zur Vorhersage von Wetter und Klima zu entwickeln. Sie kombinieren ihr Wissen und ihre Fähigkeiten in Geowissenschaften und KI, um ein Modell zu schaffen, das ihrer Meinung nach „erhebliche Vorteile gegenüber bestehenden Technologien“ bieten soll.
Moderne KI-Modelle wie GraphCast und Fourcastnet generieren Wettervorhersagen bereits schneller als herkömmliche Wettermodelle. Wir haben kürzlich darüber geschrieben GraphCast-Funktionen diesbezüglich. Allerdings weist IBM darauf hin, dass es sich lediglich um KI-Emulatoren und nicht um Basismodelle handelt.
KI-Emulatoren können Wettervorhersagen auf der Grundlage von Trainingsdatensätzen erstellen, haben aber keinen anderen Nutzen. Sie können auch nicht, wie IBM sagt, „die Physik hinter der Wettervorhersage entschlüsseln“.
NASA und IBM haben mehrere Ziele für ihr Basismodell. Erstens hoffen sie, dass es im Vergleich zu aktuellen Modellen zugänglicher ist, schneller Schlussfolgerungen zieht und vielfältigere Daten abdeckt. Zweitens hoffen sie, die Vorhersagegenauigkeit für andere Klimaanwendungen zu verbessern. Zu den erwarteten Fähigkeiten des Modells gehören die Vorhersage meteorologischer Phänomene, das Ableiten hochauflösender Informationen aus niedrig aufgelösten Daten und „die Identifizierung günstiger Bedingungen für alles, von Flugzeugturbulenzen bis hin zu Waldbränden“.
Es folgt einem weiteren Basismodell, das die NASA und IBM dieses Jahr auf den Markt gebracht haben. Vorhin haben wir geschrieben, dass sie nutzt Daten von den Geoinformationssatelliten der NASA und ist laut IBM das größte Geodatenmodell auf der Open-Source-KI-Plattform Hugging Face.
Bisher wurde dieses Modell verwendet, um das Pflanzen und Wachsen von Bäumen in Wasserturmgebieten in Kenia zu verfolgen und zu visualisieren. Ziel dieses Projekts ist es, mehr Bäume zu pflanzen und das Problem der Wasserknappheit zu lösen. Das Modell wird auch zur Analyse städtischer Wärmeinseln in den VAE verwendet.
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