纽约州约克敦高地，2024 年 9 月 23 日/美通社/ -- IBM（纽约证券交易所股票代码：IBM）今天宣布推出适用于各种天气和气候用例的新人工智能基础模型，该模型以开源形式提供给科学界、开发者和商业界。该模型由 IBM 和 NASA 开发，并得到橡树岭国家实验室的贡献，提供了一种灵活、可扩展的方法来解决与短期天气以及长期气候预测相关的各种挑战。
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 AI 模型更多的应用，正如最近在 arXiv 上发表的一篇论文“Prithvi WxC：天气和气候基础模型”中所述。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数值天气和气候模型中物理过程的表示方式。在上述论文的一项实验中，基础模型从仅包含 5% 原始数据的随机样本中准确地重建了全球表面温度，这表明它可以更广泛地应用于数据同化问题。
该模型是预先设计的接受了来自 NASA 现代时代研究与应用回顾分析第 2 版 (MERRA-2) 的 40 年地球观测数据的培训。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一系列天气研究。
基础模型可在 Hugging Face 上下载，以及该模型的两个微调版本，可处理特定的科学和行业相关应用。这些是：
“为了造福人类，推进 NASA 的地球科学意味着以多种方式提供可行的科学美国宇航局科学任务地球科学部主任凯伦·圣杰曼说：“我们在地球上目睹的快速变化需要这种策略来满足当前的紧迫性。”董事会。“NASA 基础模型将帮助我们开发一种人们可以使用的工具：天气、季节和气候预测，以帮助就如何准备、应对和缓解影响做出决策。”
“这个领域已经看到了大型人工智能模型的出现主要关注固定数据集和单一用例，我们设计了天气和气候基础模型来超越这些限制，以便它可以适应各种输入和用途，”胡安说。Bernabe-Moreno，IBM 欧洲研究院院长兼 IBM 气候与可持续发展加速发现负责人。“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。凭借技术方面的灵活性，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预测未来潜在的气候风险，并最终让我们了解即将发生的恶劣天气事件。”
“作为一流的研究机构和计算设施，我们致力于支持团队做出橡树岭国家实验室国家计算科学中心主任 Arjun Shankar 表示：“我们在许多科学领域取得了研究突破。”“我们与 IBM 和 NASA 合作支持创建 Prithvi 天气和气候基础模型，这是我们目标的关键部分，即利用先进的计算和数据解决国家重要问题，在这种情况下，针对天气和气候应用，这需要持续的计算科学和模型技能改进将产生影响。”
IBM 已与加拿大环境与气候变化部 (ECCC) 合作，以通过其他天气预报用例来测试模型的灵活性。通过该模型，ECCC 正在探索非常短期的降水预报，使用一种称为降水临近预报的技术，该技术接收实时雷达数据作为输入。该团队还在测试从 15 公里分辨率到公里级分辨率的全球模型预报的降尺度方法。
该天气和气候模型是 IBM 研究中心和 NASA 之间更大合作的一部分，旨在利用人工智能技术进行探索我们的星球，并加入了 Prithvi 人工智能基础模型系列。去年，IBM 和 NASA 使 Prithvi 地理空间人工智能基础模型成为 Hugging Face 上可用的最大开源地理空间人工智能模型。此后，这种地理空间基础模型已被政府、公司和公共机构用来检查灾害模式、生物多样性、土地利用和其他地球物理过程的变化。基础模型和重力波参数化模型可以通过 NASA-IBM Hugging Face 页面访问，降尺度模型可以通过 IBM Granite Hugging Face 页面访问。
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