La NASA e IBM han desarrollado el modelo motorizado con inteligencia artificial, Prithvi-weather-climate, para mejorar aplicaciones que detectan patrones climáticos globales severos o desastres naturales como huracanes.
La NASA e IBM Research han desarrollado este nuevo modelo para admitir una variedad de aplicaciones meteorológicas y climáticas. Prithvi-weather-climate utiliza inteligencia artificial (IA) de diferentes maneras que podrían mejorar enormemente la resolución que podremos obtener, abriendo la puerta a mejores modelos meteorológicos y climáticos regionales.
Los modelos fundamentales son modelos básicos a gran escala que se entrenan en grandes conjuntos de datos sin etiquetar y se pueden ajustar para una variedad de aplicaciones.
Prithvi se entrena con un gran conjunto de datos (en este caso, datos de la NASA del Análisis retrospectivo de la era moderna para investigación y aplicaciones (MERRA-2) de la NASA) y luego hace uso de las capacidades de aprendizaje de la IA. para aplicar los patrones recopilados. a partir de los datos iniciales en una amplia gama de escenarios adicionales.
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“Avanzar en las ciencias de la Tierra de la NASA en beneficio de la humanidad significa ofrecer ciencia procesable de manera que sea útil para las personas, las organizaciones y las comunidades. Los rápidos cambios que estamos presenciando en nuestro planeta requieren esta estrategia para hacer frente a la urgencia del momento”, explica Karen St. Germain, directora de la División de Ciencias de la Tierra de la Dirección de Misiones Científicas de la NASA.
También dice que el modelo básico de la NASA ayudará a producir una herramienta que la gente pueda usar: proyecciones meteorológicas, estacionales y climáticas para ayudar a informar decisiones sobre cómo prepararse, responder y mitigar.
Los investigadores ahora podrán respaldar muchas aplicaciones climáticas diferentes que pueden utilizarse en toda la comunidad científica. Son Las aplicaciones incluyen la detección y predicción de patrones climáticos severos o desastres naturales.crear pronósticos específicos basados en observaciones localizadas, mejorar la resolución espacial en simulaciones climáticas globales hasta niveles regionales y mejorar la representación de cómo se incluyen los procesos físicos en los modelos meteorológicos y climáticos.
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“Estos modelos transformadores de IA están remodelando la accesibilidad de los datos al reducir significativamente la barrera de entrada al uso de datos científicos de la NASA. Nuestro enfoque abierto para compartir estos modelos invita a la comunidad global a explorar y aprovechar las capacidades que hemos cultivado, asegurando que la inversión de la NASA enriquezca y beneficie a todos”, argumenta Kevin Murphy, director de datos científicos de la NASA.
Prithvi-weather-climate se desarrolló a través de una colaboración abierta con IBM Research, Laboratorio Nacional Oak Ridge y NASAincluido el Equipo Interagencial de Implementación y Conceptos Avanzados (IMPACT) de la agencia en el Centro Marshall de Vuelos Espaciales en Huntsville, Alabama.
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Esta herramienta puede capturar la compleja dinámica de la física atmosférica incluso cuando falta información gracias a la flexibilidad de la arquitectura del modelo. Este modelo fundamental para el tiempo y el clima puede ampliarse a áreas globales y regionales sin comprometer la resolución.
“Este modelo es parte de nuestra estrategia general para desarrollar una familia de modelos centrales de IA para respaldar los objetivos de la misión científica de la NASA. Estos modelos aumentarán nuestras capacidades para extraer información de nuestros vastos archivos de observaciones de la Tierra”, dice Rahul Ramachandran, quien dirige IMPACT en Marshall.
Prithvi-weather-climate es parte de una familia de modelos más grande, la familia Prithvi, que incluye modelos entrenados con datos armonizados de LandSat y Sentinel-2 de la NASA.
La tecnología sirve como una colaboración abierta en línea con los principios de ciencia abierta de la NASA para hacer que todos los datos sean accesibles y utilizables para las comunidades de todo el mundo. Se lanzará a finales de este año en Hugging Face, una plataforma de aprendizaje automático y ciencia de datos que ayuda a los usuarios a construir, implementar y entrenar modelos de aprendizaje automático.
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«El desarrollo del modelo básico de tiempo y clima de la NASA es un paso importante hacia la democratización de la misión científica y de observación de la NASA. Continuaremos desarrollando nuevas tecnologías para analizar escenarios climáticos y tomar decisiones”, explica Tsendgar Lee, director del programa del Área de Enfoque de Análisis e Investigación Meteorológica.
Junto con IMPACT e IBM Research, el desarrollo de Prithvi-weather-climate incluyó contribuciones significativas de la Oficina del Director de Ciencia de Datos de la NASA, la Oficina de Asimilación y Modelado Global de la NASA en el Centro de Vuelos Espaciales Goddard, el Laboratorio Nacional Oak Ridge y la Universidad de Alabama en Huntsville. , Universidad Estatal de Colorado y Universidad de Stanford.
Imagen: MACETA
