وكالة ناسا تعاونت شركة IBM مع شركة IBM لتطوير نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس والمناخ. إنهم يجمعون بين معارفهم ومهاراتهم في علوم الأرض والذكاء الاصطناعي لإنشاء نموذج يقولون إنه يجب أن يقدم "مزايا كبيرة مقارنة بالتقنيات الحالية".
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، مثل GraphCast وFourcastnet، على توليد توقعات الطقس بشكل أسرع من نماذج الطقس التقليدية. لقد كتبنا مؤخرا عن قدرات GraphCast في هذا الصدد. ومع ذلك، تشير شركة IBM إلى أن هذه مجرد محاكيات للذكاء الاصطناعي، وليست نماذج أساسية.
يمكن لمحاكيات الذكاء الاصطناعي إجراء تنبؤات بالطقس بناءً على مجموعات بيانات التدريب، لكن ليس لها أي استخدام آخر. كما أنها، كما تقول شركة آي بي إم، لا تستطيع "فك رموز الفيزياء" الكامنة وراء التنبؤ بالطقس.
وكالة ناسا وIBM لديها عدة أهداف لنموذجها الأساسي. أولاً، يأملون أن يكون الوصول إليها أكثر سهولة مقارنة بالنماذج الحالية، واستخلاص النتائج بشكل أسرع، وتغطية بيانات أكثر تنوعًا. ثانيًا، يأملون في تحسين دقة التنبؤ للتطبيقات المناخية الأخرى. وتشمل القدرات المتوقعة للنموذج التنبؤ بظواهر الأرصاد الجوية، واستنتاج معلومات عالية الدقة من بيانات منخفضة الدقة، و"تحديد الظروف الملائمة لكل شيء بدءًا من اضطرابات الطائرات وحتى حرائق الغابات".
وهو يتبع نموذجًا أساسيًا آخر طرحته وكالة ناسا وشركة IBM هذا العام. لقد كتبنا في وقت سابق أنها يستخدم البيانات من أقمار الاستخبارات الجغرافية المكانية التابعة لناسا، وهو أكبر نموذج جغرافي مكاني على منصة Hugging Face مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي، وفقًا لشركة IBM.
وحتى الآن، تم استخدام هذا النموذج لتتبع وتصور زراعة الأشجار ونموها في مناطق أبراج المياه في كينيا. الهدف من هذا المشروع هو زراعة المزيد من الأشجار وحل مشكلة نقص المياه. ويستخدم النموذج أيضًا لتحليل الجزر الحرارية الحضرية في دولة الإمارات العربية المتحدة.
اقرأ أيضا: