تعاونت وكالة ناسا وشركة IBM لبناء نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي لتطبيقات الطقس والمناخ، يجمعون بين معارفهم ومهاراتهم في مجالات علوم الأرض والذكاء الاصطناعي، من أجل النموذج الذي يقولون إنه يجب أن يقدم مزايا كبيرة مقارنة بالتكنولوجيا الحالية، وفقاً لموقع engadget.
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية، مثل GraphCast وFourcastnet، على توقعات الطقس بسرعة أكبر من نماذج الأرصاد الجوية التقليدية، ومع ذلك، تشير شركة IBM إلى أن هذه هي محاكات الذكاء الاصطناعي وليست نماذج أساسية.
يمكن لمحاكاة الذكاء الاصطناعي إجراء تنبؤات بالطقس بناءً على مجموعات من بيانات التدريب، لكن ليس لديهم تطبيقات أبعد من ذلك، وتقول IBM إنها لا تستطيع أيضًا تشفير الفيزياء التي تشكل جوهر التنبؤ بالطقس.
كما أن ناسا و IBM لديهما عدة أهداف لنموذجهما التأسيسي، ومقارنة بالنماذج الحالية، فإنهم يأملون في أن يكون لديها إمكانية وصول موسعة، وأوقات استدلال أسرع، وتنوع أكبر في البيانات، الهدف الرئيسي الآخر هو تحسين دقة التنبؤ للتطبيقات المناخية الأخرى، وتشمل القدرات المتوقعة للنموذج التنبؤ بظواهر الأرصاد الجوية، واستنتاج معلومات عالية الدقة بناءً على بيانات منخفضة الدقة و"تحديد الظروف المؤدية إلى كل شيء بدءًا من اضطرابات الطائرات وحتى حرائق الغابات".
ويأتي هذا بعد نموذج تأسيسي آخر نشرته وكالة ناسا وشركة IBM، يسخر البيانات من أقمار ناسا الصناعية للذكاء الجغرافي المكاني، وهو أكبر نموذج جغرافي مكاني على منصة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر Hugging Face، وفقًا لشركة IBM.
تم استخدام هذا النموذج لتتبع وتصور أنشطة زراعة الأشجار وزراعتها في مناطق أبراج المياه (المناظر الطبيعية للغابات التي تحتفظ بالمياه) في كينيا، والهدف هو زراعة المزيد من الأشجار ومعالجة مشاكل ندرة المياه، ويتم استخدام النموذج أيضًا لتحليل الجزر الحرارية الحضرية.
