Lavorando insieme, la NASA e IBM Research hanno sviluppato un nuovo modello di intelligenza artificiale per supportare una varietà di applicazioni meteorologiche e climatiche. Il nuovo modello, noto come modello fondamentale Privthi-meteo-clima, utilizza l’intelligenza artificiale (AI) in modi che potrebbero migliorare notevolmente la risoluzione che saremo in grado di ottenere, aprendo la porta a migliori modelli meteorologici e climatici regionali e locali.

I modelli fondamentali sono modelli di base su larga scala addestrati su set di dati di grandi dimensioni e senza etichetta e possono essere ottimizzati per una varietà di applicazioni. Il modello Privthi-meteo-clima viene addestrato su un ampio insieme di dati, in questo caso i dati della NASA provenienti dal programma Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications (MERRA-2) della NASA, e quindi utilizza le capacità di apprendimento dell'intelligenza artificiale per applicare i modelli raccolti dai dati iniziali attraverso un'ampia gamma di scenari aggiuntivi.

"Fare avanzare la scienza della Terra della NASA a beneficio dell'umanità significa fornire scienza fruibile in modi che siano utili alle persone, alle organizzazioni e alle comunità. I ​​rapidi cambiamenti a cui stiamo assistendo sul nostro pianeta natale richiedono che questa strategia soddisfi l'urgenza del momento," ha affermato Karen St. Germain, direttrice della Divisione Scienze della Terra del Direttorato Missioni Scientifiche della NASA. "Il modello di fondazione della NASA ci aiuterà a produrre uno strumento che le persone possano utilizzare:proiezioni meteorologiche, stagionali e climatiche per aiutare a prendere decisioni informate su come prepararsi, rispondere e mitigare."

Con il modello Privthi-meteo-clima, i ricercatori saranno in grado di supportare molte diverse applicazioni climatiche che possono essere utilizzate in tutta la comunità scientifica. Queste applicazioni includono il rilevamento e la previsione di condizioni meteorologiche avverse o disastri naturali, la creazione di previsioni mirate basate su osservazioni localizzate, il miglioramento della risoluzione spaziale sulle simulazioni climatiche globali fino ai livelli regionali e il miglioramento della rappresentazione di come i processi fisici sono inclusi nei modelli meteorologici e climatici.

“Questi modelli di intelligenza artificiale trasformativi stanno rimodellando l’accessibilità dei dati abbassando significativamente la barriera di accesso all’utilizzo dei dati scientifici della NASA”, ha affermato Kevin Murphy, responsabile dei dati scientifici della NASA, Science Mission Directorate presso la sede della NASA. "Il nostro approccio aperto alla condivisione di questi modelli invita la comunità globale a esplorare e sfruttare le capacità che abbiamo coltivato, garantendo che gli investimenti della NASA arricchiscano e portino benefici a tutti."

Privthi-weather-climate è stato sviluppato attraverso una collaborazione aperta con IBM Research, Oak Ridge National Laboratory e NASA, compreso l'Interagency Implementation and Advanced Concepts Team (IMPACT) dell'agenzia presso il Marshall Space Flight Center di Huntsville, Alabama.

Privthi-meteo-clima può catturare le complesse dinamiche della fisica atmosferica anche quando mancano informazioni grazie alla flessibilità dell'architettura del modello. Questo modello fondamentale per il meteo e il clima può essere applicato sia ad aree globali che regionali senza compromettere la risoluzione.

"Questo modello fa parte della nostra strategia generale per sviluppare una famiglia di modelli di base di intelligenza artificiale per supportare gli obiettivi della missione scientifica della NASA", ha affermato Rahul Ramachandran, che guida IMPACT presso Marshall. "Questi modelli aumenteranno le nostre capacità di trarre informazioni dai nostri vasti archivi di osservazioni della Terra."

Privthi-weather-climate fa parte di una famiglia di modelli più ampia, la famiglia Privthi, che include modelli addestrati sui dati Harmonized LandSat e Sentinel-2 della NASA. L’ultimo modello funge da collaborazione aperta in linea con i principi della scienza aperta della NASA per rendere tutti i dati accessibili e utilizzabili dalle comunità di tutto il mondo. Verrà rilasciato entro la fine dell'anno su Hugging Face, una piattaforma di machine learning e data science che aiuta gli utenti a creare, distribuire e addestrare modelli di machine learning.

"Lo sviluppo del modello di base della NASA per il meteo e il clima è un passo importante verso la democratizzazione della missione scientifica e di osservazione della NASA", ha affermato Tsendgar Lee, responsabile del programma per la Research and Analysis Weather Focus Area, il High-End Computing Program e i Data della NASA. per il funzionamento e la valutazione. "Continueremo a sviluppare nuove tecnologie per l'analisi degli scenari climatici e il processo decisionale."

Insieme a IMPACT e IBM Research, lo sviluppo di Privthi-meteo-clima ha visto contributi significativi da parte dell'Ufficio del Chief Science Data Officer della NASA, del Global Modeling and Assimilation Office della NASA presso il Goddard Space Flight Center, dell'Oak Ridge National Laboratory, dell'Università dell'Alabama a Huntsville , Colorado State University e Stanford University.

Ulteriori informazioni: Scopri di più sui dati della Terra e sui precedenti modelli Privthi:www.earthdata.nasa.gov/news/im … hls-foundation-model

Fornito dalla NASA