Theo thông tin mới nhất mà Terus cập nhật được, mô hình AI mới của IBM và NASA cung cấp các ứng dụng đa dạng ngoài dự báo, hỗ trợ các nhà khoa học và doanh nghiệp trong việc phân tích dữ liệu khí hậu
Khi các kiểu thời tiết khó lường gia tăng trên toàn cầu, mối đe dọa từ biến đổi khí hậu cũng ngày càng hiện hữu và kéo theo đó là nhu cầu về các công cụ tiên tiến để hiểu và dự đoán các hiện tượng khí quyển. AI đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ trong cuộc chiến này, cung cấp khả năng chưa từng có để phân tích các tập dữ liệu khổng lồ, xác định xu hướng và dự đoán các kịch bản khí hậu trong tương lai. Bằng cách tận dụng AI, các nhà khoa học và nhà hoạch định chính sách có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn để giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu và xây dựng một tương lai bền vững hơn. Một bước phát triển quan trọng trong lĩnh vực này là sự hợp tác giữa IBM và NASA để tạo ra một mô hình nền tảng AI mới được thiết kế riêng để giải quyết các thách thức liên quan đến thời tiết và khí hậu .Mô hình này đại diện cho một bước tiến trong lĩnh vực khoa học và công nghệ khí hậu, cung cấp một công cụ linh hoạt và thích ứng cho nhiều ứng dụng.
Công cụ phân tích khí hậu của IMB và NASA
Mô hình nền tảng AI, được phát triển thông qua sự hợp tác với Phòng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge, là một công cụ cực kỳ linh hoạt có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ liên quan đến dự báo thời tiết ngắn hạn và dự báo khí hậu dài hạn. Karen St. Germain, giám đốc Bộ phận Khoa học Trái đất của Ban Giám đốc Sứ mệnh Khoa học của NASA Karen St. Germain, giám đốc Bộ phận Khoa học Trái đất thuộc Ban giám đốc sứ mệnh khoa học của NASA, cho biết: "Mô hình nền tảng của NASA sẽ giúp chúng tôi tạo ra một công cụ mà mọi người có thể sử dụng: dự báo thời tiết, mùa và khí hậu để giúp đưa ra quyết định về cách chuẩn bị, ứng phó và giảm thiểu". Không giống như nhiều mô hình AI thời tiết hiện có, mô hình này có thể được áp dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm:
Tạo dự báo có mục tiêu dựa trên quan sát tại địa phương: Mô hình có thể tạo ra dự báo thời tiết chính xác và cục bộ hơn bằng cách kết hợp dữ liệu từ các khu vực cụ thể.
Phát hiện và dự báo các kiểu thời tiết khắc nghiệt: Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xác định các kiểu thời tiết, mô hình có thể giúp xác định và dự báo các sự kiện thời tiết khắc nghiệt như bão, lốc xoáy và nắng nóng.
Cải thiện độ phân giải không gian của mô phỏng khí hậu toàn cầu: Mô hình có thể nâng cao độ chính xác của mô phỏng khí hậu bằng cách cung cấp thông tin chi tiết hơn ở quy mô không gian nhỏ hơn.
Cải thiện khả năng biểu diễn các quá trình vật lý trong các mô hình thời tiết và khí hậu số: Mô hình có thể giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình số bằng cách biểu diễn tốt hơn các quá trình vật lý phức tạp chi phối các kiểu thời tiết và khí hậu.
Các thông số kỹ thuật và tính khả dụng của mô hình AI
Mô hình nền tảng AI được đào tạo trước trên 40 năm dữ liệu quan sát Trái đất từ bộ dữ liệu MERRA-2 của NASA, cung cấp cho mô hình nền tảng kiến thức vững chắc về hệ thống khí hậu Trái đất. Kiến trúc của nó cho phép tinh chỉnh ở nhiều quy mô khác nhau, phù hợp cho cả ứng dụng toàn cầu và khu vực. Mô hình hiện cũng có thể tải xuống trên Hugging Face, một nền tảng phổ biến cho các mô hình học máy. Ngoài ra, hai phiên bản tinh chỉnh của mô hình đã được phát triển để giải quyết các ứng dụng khoa học và công nghiệp cụ thể: Thu nhỏ dữ liệu khí hậu và thời tiết: Phiên bản này có thể thu nhỏ dữ liệu khí hậu và thời tiết xuống độ phân giải cao hơn, cho phép dự báo và dự báo khí hậu cục bộ hơn. Tham số hóa sóng hấp dẫn: Phiên bản này nhằm mục đích cải thiện khả năng biểu diễn sóng hấp dẫn trong các mô hình số, có thể tăng cường độ chính xác của dự báo thời tiết và khí hậu.
Tác động của sự hợp tác giữa IBM và NASA
Sự hợp tác giữa IBM và NASA bắt đầu từ những năm 1960 khi máy tính IBM được sử dụng trong các sứ mệnh Apollo của NASA.Tuy nhiên, trong những năm gần đây, hai tổ chức đã tập trung vào việc tận dụng AI để giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu .Một trong những kết quả quan trọng của quan hệ đối tác này là mô hình nền tảng không gian địa lý IBM watsonx.ai, được xây dựng bằng dữ liệu vệ tinh của NASA. Mô hình này được thiết kế để phân tích các kiểu thời tiết toàn cầu, theo dõi những thay đổi trong sử dụng đất và dự đoán năng suất cây trồng. Terus cho rằng sự hợp tác này cũng đã tạo ra một mô hình AI được đào tạo trên gần 300.000 bài báo trên tạp chí khoa học Trái đất để sắp xếp và giúp các tài liệu khoa học dễ tiếp cận hơn. Dự án này sử dụng PrimeQA của IBM, một hệ thống hỏi đáp đa ngôn ngữ nguồn mở. Juan Bernabe-Moreno, Giám đốc IBM Research Europe (Anh và Ireland) và Trưởng nhóm Accelerated Discovery về Khí hậu và Phát triển bền vững của IBM Juan Bernabe-Moreno , Giám đốc IBM Research Europe (Anh và Ireland) và Trưởng nhóm khám phá nhanh về khí hậu và tính bền vững của IBM kết luận: "Không gian này đã chứng kiến sự xuất hiện của các mô hình AI lớn tập trung vào một tập dữ liệu cố định và trường hợp sử dụng duy nhất — chủ yếu là dự báo. “Chúng tôi đã thiết kế mô hình nền tảng thời tiết và khí hậu của mình để vượt qua những hạn chế đó để có thể điều chỉnh theo nhiều đầu vào và mục đích sử dụng khác nhau.”
