Исследовательская команда представила новую ИИ-модель для погодных и климатических применений

NASA и IBM Research совместно разработали новую модель искусственного интеллекта для поддержки широкого спектра погодных и климатических приложений. Модель, названная Prithvi-weather-climate foundational model, использует возможности ИИ для значительного повышения разрешения прогнозов, открывая путь к созданию более точных региональных и локальных моделей погоды и климата.

Фундаментальные модели — это крупномасштабные базовые модели, обучаемые на больших наборах немаркированных данных, которые можно дообучать для различных задач. Модель Prithvi-weather-climate обучена на обширном массиве данных NASA из проекта Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications (MERRA-2), а затем использует способности ИИ к обучению для применения выявленных закономерностей к широкому спектру дополнительных сценариев.

"Продвижение научных исследований NASA о Земле на благо человечества означает предоставление прикладной науки в формате, полезном для людей, организаций и сообществ. Быстрые изменения, которые мы наблюдаем на нашей планете, требуют такого подхода, чтобы соответствовать срочности момента", — заявила Карен Сен-Жермен, директор Отдела наук о Земле Управления научных миссий NASA. "Фундаментальная модель NASA поможет нам создать инструмент для людей: прогнозы погоды, сезонные и климатические проекции, которые помогут информировать решения о том, как готовиться, реагировать и смягчать последствия".

С помощью модели Prithvi-weather-climate исследователи смогут поддерживать множество различных климатических приложений для научного сообщества. К ним относятся обнаружение и прогнозирование экстремальных погодных явлений или стихийных бедствий, создание целевых прогнозов на основе локальных наблюдений, повышение пространственного разрешения глобальных климатических симуляций до регионального уровня и улучшение представления физических процессов в погодных и климатических моделях.

Модель Prithvi-weather-climate способна улавливать сложную динамику атмосферной физики даже при наличии пробелов в данных благодаря гибкости своей архитектуры. Она может масштабироваться как на глобальные, так и на региональные области без потери разрешения.

Prithvi-weather-climate является частью более крупного семейства моделей Prithvi, которое включает модели, обученные на данных NASA Harmonized LandSat и Sentinel-2. Модель разработана в рамках открытой коллаборации с IBM Research, Национальной лабораторией Ок-Ридж и NASA, включая команду Interagency Implementation and Advanced Concepts Team (IMPACT) в Космическом центре Маршалла. В соответствии с принципами открытой науки NASA, модель будет опубликована в этом году на платформе Hugging Face.