全新的人工智能基础模型为科学家、开发者和企业提供了超越简单预测的深刻见解，帮助他们更好地理解和分析天气及气候数据。
2024年9月23日，纽约州约克镇海茨/美通社/——IBM（纽约证券交易所代码：IBM）今天发布了一款新的人工智能基础模型，旨在满足多种天气和气候应用需求，并以开源形式向科学界、开发者和商业界开放。该模型由IBM与NASA共同开发，橡树岭国家实验室提供了一种灵活且可扩展的方法，以应对短期天气和长期气候预测中的各种挑战。
正如最近在arXiv上发表的论文“Prithvi WxC:天气和气候基础模型”所述，得益于其独特的设计和训练机制，该基础模型能够处理比现有天气人工智能模型更多的应用场景。潜在应用包括基于本地观测数据生成精准预报、检测和预测极端天气模式、提升全球气候模拟的空间分辨率，以及改善数值天气和气候模型中物理过程的表现。在论文中的一项实验中，该基础模型仅使用5%的原始数据随机样本就成功重建了全球表面温度，显示出在数据同化问题上的广泛应用潜力。
该模型是基于美国宇航局现代研究与应用回顾分析第2版（MERRA-2）提供的40年地球观测数据进行预训练的。作为基础模型，它具有独特的架构，允许其在全球、区域和局部尺度上进行微调。这种灵活性使其适用于多种天气研究。
该基础模型可在“拥抱脸”网站上下载，同时还有两个针对特定科学和行业应用的微调版本。这些版本包括:
- 气候和天气数据降尺度：降尺度是一种常见的气象方法，通过从低分辨率变量推导出高分辨率输出。典型的数据输入包括温度、降水和地面风，这些数据具有不同的分辨率。该模型能够以高达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。经过微调的降尺度模型可在IBM Granite页面找到。
- 重力波参数化：重力波在大气中普遍存在，并对许多与气候和天气相关的过程产生影响，例如云的形成和飞机的湍流。传统的数值气候模型未能充分捕捉重力波，导致对气候过程影响的预测存在不确定性。该天气和气候基础模型可以帮助科学家更准确地估计重力波的生成，从而提高数值天气和气候模型的准确性，并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。我们设计的天气和气候基础模型旨在超越这些限制，以便能够适应多种输入和用途，”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表示。“例如，该模型既可以在全球范围内运行，也可以在局部环境中应用。凭借技术上的灵活性，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，并最终提升我们对即将发生的极端天气事件的理解。”
橡树岭国家实验室国家计算科学中心主任阿琼·尚卡尔表示：“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多个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提供先进计算和数据的目标的关键部分，尤其是在天气和气候应用方面，需要持续的计算科学和模型技能改进才能产生影响。”
IBM已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。借助该模型，ECCC正在利用一种称为降水临近预报的技术，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降至公里分辨率的方法。
这个天气和气候模型是IBM研究院与NASA之间更大规模合作的一部分，旨在利用人工智能技术探索我们的星球，并加入了Prithvi人工智能基础模型家族。去年，IBM和NASA使Prithvi地理空间人工智能基础模型成为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被政府、企业和公共机构用于研究灾害模式、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，降尺度模型则可通过IBM的“花岗岩拥抱脸”页面获取。
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评论列表（4条）
我是的签约作者“svs”！
希望本篇文章《IBM和NASA发布了用于天气和气候应用的拥抱脸开源AI模型》能对你有所帮助！
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