NASA жана IBM аба ырайын жана климатты болжолдоо үчүн жасалма интеллекттин негизги моделин иштеп чыгуу үчүн күчтөрдү бириктирди. Алар Жер илими жана AI боюнча билимдерин жана көндүмдөрүн айкалыштырууда, алардын айтымында, "учурдагы технологияларга караганда олуттуу артыкчылыктарды" сунуш кылышы керек болгон модель.
GraphCast жана Fourcastnet сыяктуу заманбап AI моделдери буга чейин эле салттуу аба ырайы моделдерине караганда тезирээк аба ырайын түзүшөт. Биз жакында жазганбыз GraphCast мүмкүнчүлүктөрү Бул жагынан. Бирок, IBM булар базалык моделдер эмес, AI эмуляторлору гана экенин белгилейт.
AI эмуляторлору машыгуу маалымат топтомунун негизинде аба ырайын болжолдой алат, бирок алардын башка эч кандай пайдасы жок. Ошондой эле алар, IBM айткандай, аба ырайын болжолдоонун артында "физиканы чечмелей албайт".
NASA жана IBMдин базалык модели үчүн бир нече максаттары бар. Биринчиден, алар азыркы моделдерге салыштырмалуу, ал жеткиликтүү болот, тезирээк жыйынтык чыгарат жана ар түрдүү маалыматтарды камтыйт деп үмүттөнүшөт. Экинчиден, алар башка климаттык колдонмолор үчүн болжолдоо тактыгын жакшыртууга үмүттөнүшөт. Модельдин күтүлгөн мүмкүнчүлүктөрүнө метеорологиялык кубулуштарды болжолдоо, төмөнкү чечкиндүүлүктөгү маалыматтардан жогорку резолюциядагы маалыматты чыгаруу жана "учактын турбуленттүүлүгүнөн токой өртүнө чейин бардык нерсе үчүн жагымдуу шарттарды аныктоо" кирет.
Бул NASA жана IBM ушул жылы чыгарган дагы бир негизги моделди ээрчийт. Буга чейин ал деп жазганбыз маалыматтарды колдонот НАСАнын геомейкиндиктик чалгындоо спутниктеринен алынган жана IBM ылайык, Hugging Face ачык булактуу AI платформасындагы эң чоң геомейкиндиктик модель.
Буга чейин, бул модель Кениядагы суу мунараларынын аймактарында бак-дарактарды отургузуу жана өстүрүүгө көз салуу жана визуализациялоо үчүн колдонулган. Бул долбоордун максаты - бак-дарактарды көбүрөөк отургузуу жана суу тартыштыгын чечүү. Бул модель БАЭдеги шаардык жылуулук аралдарын талдоо үчүн да колдонулат.
Ошондой эле окуңуз: