A Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço (NASA) e a IBM se uniram para criar um modelo básico de inteligência artificial para aplicações meteorológicas e climáticas. Espera-se que a combinação do conhecimento científico com tecnologias de inteligência artificial crie um modelo que oferecerá “vantagens significativas sobre as tecnologias existentes”.
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Modelos modernos de IA, como GraphCast e Fourcastnet, geram previsões mais rapidamente do que os modelos meteorológicos tradicionais. No entanto, a IBM observa que todos esses são emuladores de inteligência artificial, e não os modelos básicos subjacentes aos algoritmos generativos. Os emuladores de IA podem gerar previsões meteorológicas com base nos dados de treinamento, mas carecem de outros aplicativos e recursos que podem ser fornecidos a um modelo básico.
A NASA e a IBM planejam criar um modelo de IA que terá acessibilidade ampliada em comparação às tecnologias existentes e também será capaz de processar mais tipos de dados. Outro objetivo importante é melhorar a precisão das previsões. Espera-se que o algoritmo consiga lidar com sucesso na previsão de fenômenos meteorológicos, bem como na identificação de condições que contribuem para a formação de diversos fenômenos, desde turbulência de aviões até incêndios florestais.
No início deste ano, a NASA e a IBM lançaram outro modelo de IA que utiliza dados de satélites de agências aeroespaciais para inteligência geoespacial e é o maior modelo geoespacial de IA de código aberto. Desde o seu lançamento, o modelo tem sido utilizado para rastrear e visualizar atividades de plantação e cultivo de árvores no Quénia. Também é usado para analisar as condições climáticas nos Emirados Árabes Unidos.