美国宇航局与国际商用机器公司联合开发人工智能模型以应对全球气候危机的挑战

随着气候变化的加剧，AI 已成为理解和预测环境现象的重要工具。

为了应对气候危机，全球技术公司 IBM 和 NASA 推出了一个 AI 基础模型，旨在应对与天气和气候相关的挑战。

此次合作标志着将 AI 应用于气候科学的重要一步，为分析大量数据集、识别趋势和预测未来气候情景提供了多功能工具。

IBM 和 NASA 的 AI 模型如何帮助应对气候危机？

与橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）共同开发的 AI 基础模型展示了在处理与短期天气预报和长期气候预测相关的任务方面的灵活性。

美国宇航局科学任务理事会地球科学部主任凯伦·圣日耳曼（Karen St. Germain）解释说：“NASA 基金会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、响应和缓解决策提供信息。

Karen St. Germain，NASA 科学任务理事会地球科学部主任

该模型可以根据本地观测结果创建有针对性的预测，从而提高特定区域的预测准确性。

其功能还扩展到通过分析历史数据来识别表明极端事件的趋势，从而检测和预测恶劣天气模式。

此外，AI 模型可以提高全球气候模拟的空间分辨率，在更精细的尺度上提供更详细的信息。

这种增强可能会导致在数值天气和气候模型中更准确地表示物理过程。

基础模型是根据 NASA 的 MERRA-40 数据集的 2 年地球观测数据进行预训练的，从而全面了解地球的气候系统。

IBM 已在 Hugging Face（一个用于共享机器学习模型的平台）上提供该模型供下载。

此举使研究人员和开发人员能够访问和利用该技术进行各种应用。

还针对特定使用案例开发了该模型的两个微调版本。

一个版本侧重于缩小比例，这是一种提高气候和天气数据分辨率的技术，可实现更本地化的预报。

另一个项目旨在改进数值模型中重力波的表示，从而可能提高天气和气候预测的准确性。

IBM 和 NASA 的方法与气候领域现有的大型 AI 模型不同，这些模型通常专注于固定数据集和单一用例，主要是预测。

IBM 欧洲研究院（英国和爱尔兰）总监兼 IBM 气候和可持续发展加速发现负责人 Juan Bernabe-Moreno 强调：“这个领域出现了大型 AI 模型，这些模型专注于固定数据集和单一用例，主要是预测。

Juan Bernabe-Moreno，IBM 欧洲研究院（英国和爱尔兰）总监兼 IBM 气候和可持续发展加速发现负责人

“我们设计的天气和气候基础模型超越了这些限制，因此它可以针对各种输入和用途进行调整。”

然而，这种合作关系还产生了一个人工智能模型，该模型经过近 300,000 篇地球科学期刊文章的训练，以组织和使科学文献更容易获得。

该项目使用 IBM 的 PrimeQA，这是一个开源的多语言问答系统。

另一个成果是使用 NASA 的卫星数据构建的 IBM watsonx.ai 地理空间基础模型。

该模型旨在分析全球天气模式、跟踪土地利用变化和预测农作物产量。

Juan 总结道：“该模型既可以在整个地球上运行，也可以在本地环境中运行。凭借技术方面的这种灵活性，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推断未来潜在的气候风险，并最终为我们了解即将到来的恶劣天气事件提供信息。