新的人工智能基础模型为科学家、开发人员和企业提供了超越预测的见解，以更好地理解和分析天气和气候数据
纽约州约克镇海茨2024年9月23日/美通社/——IBM(纽约证券交易所代码:IBM)今天宣布了一个新的人工智能基础模型，用于各种天气和气候用例，该模型以开源形式提供给科学界、开发人员和商界。该模型由IBM和NASA开发，橡树岭国家实验室提供了一种灵活的、可扩展的方法来解决与短期天气和长期气候预测相关的各种挑战。
正如最近发表在arXiv上的一篇论文“Prithvi WxC:天气和气候基础模型”所概述的那样，由于其独特的设计和训练制度，天气和气候基础模型可以处理比现有天气人工智能模型多得多的应用。潜在的应用包括基于当地观测创建有针对性的预报，探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式中物理过程的表示方式。在上述论文中的一个实验中，基础模型仅从5%的原始数据的随机样本中准确地重建了全球表面温度，这表明在数据同化问题上有更广泛的应用。
该模型是根据美国宇航局现代研究与应用回顾分析第2版(MERRA-2)的40年地球观测数据进行预训练的。作为一个基础模型，它有一个独特的架构，允许它被微调到全球、区域和局部尺度。这种灵活性使它适合于各种天气研究。
这个基础模型可以在“拥抱脸”网站上下载，同时还有两个针对特定科学和行业相关应用的微调版本。这些都是:
- 气候和天气数据降尺度:一种常见的气象做法是降尺度——从低分辨率变量推断高分辨率输出。典型的数据输入包括温度、降水和地面风，所有这些都有不同的分辨率。该模式可以以高达12倍的分辨率描绘天气和气候数据，生成局部预报和气候预测。在IBM Granite页面上可以找到经过微调的缩小模型。
- 重力波参数化重力波在整个大气中无处不在，并能影响许多与气候和天气有关的大气过程，例如云的形成和飞机湍流。传统上，现有的数值气候模式没有充分捕捉到引力波，这就导致了引力波对气候过程影响的不确定性。这种天气和气候基础模式可以帮助科学家更好地估计重力波的产生，以提高数值天气和气候模式的准确性等在模拟未来天气和气候事件时考虑不确定性。这个重力波参数化模型是NASA-IBM在hug Face上发布的Prithvi系列模型的一部分。
“这个领域已经出现了大型人工智能模型，它们专注于固定数据集和单一用例——主要是预测。我们已经设计了我们的天气和气候基础模型，以超越这些限制，以便它可以调整到各种输入和用途，”IBM欧洲研究院主任兼IBM气候和可持续发展加速发现负责人Juan Bernabe-Moreno说。“例如，该模型既可以在整个地球上运行，也可以在局部环境下运行。凭借技术方面的灵活性，该模型非常适合帮助我们理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推断未来潜在的气候风险，并最终告知我们对即将发生的恶劣天气事件的了解。”
橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)国家计算科学中心主任阿琼·尚卡尔(Arjun Shankar)说:“作为一家一流的研究机构和计算设施，我们专注于支持团队在许多科学领域取得研究突破。”“我们与IBM和NASA合作，支持创建Prithvi天气和气候基础模型，这是我们为国家重要问题带来先进计算和数据的目标的关键部分，在这种情况下，天气和气候应用，需要持续的计算科学和模型技能改进才能产生影响。”
IBM已经与加拿大环境和气候变化局(ECCC)合作，通过额外的天气预报用例来测试该模型的灵活性。有了这个模型，ECCC正在利用一种称为降水临近预报的技术来探索非常短期的降水预报，该技术将实时雷达数据作为输入。该团队还在测试从15公里分辨率的全球模型预测降至公里分辨率的方法。
这个天气和气候模型是IBM研究院和NASA之间更大规模合作的一部分，该合作旨在利用人工智能技术探索我们的星球，并加入了Prithvi人工智能基金会模型家族。去年，IBM和NASA使Prithvi地理空间人工智能基金会模型成为hug Face上最大的开源地理空间人工智能模型。这个地理空间基础模型已经被政府、公司和公共机构用来研究灾害模式、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的“拥抱脸”页面访问，降尺度模型可以通过IBM的“花岗岩拥抱脸”页面访问。
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评论列表（4条）
我是荀策号的签约作者“半兰”！
希望本篇文章《IBM与NASA联合推出面向天气与气候应用的开源AI模型》能对你有所帮助！
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