La NASA e IBM están construyendo una inteligencia artificial para aplicaciones meteorológicas

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Dicen que el modelo podrá predecir fenómenos meteorológicos e identificar condiciones propicias para incendios forestales.

La NASA e IBM se han asociado para construir un modelo básico de IA para aplicaciones meteorológicas y climáticas.

Están combinando sus respectivos conocimientos y habilidades en los campos de las ciencias de la Tierra y la IA, respectivamente, para el modelo, que, según dicen, debería ofrecer “ventajas significativas sobre la tecnología existente”.

Los modelos actuales de IA, como GraphCast y Fourcastnet, ya están generando pronósticos meteorológicos más rápidamente que los modelos meteorológicos tradicionales.

Sin embargo, IBM señala que se trata de emuladores de IA y no de modelos básicos.

Como sugiere el nombre, los modelos básicos son las tecnologías base que impulsan las aplicaciones de IA generativa.

Los emuladores de IA pueden hacer predicciones meteorológicas basadas en conjuntos de datos de entrenamiento, pero no tienen aplicaciones más allá de eso.

Tampoco pueden codificar la física que constituye el núcleo del pronóstico del tiempo, afirma IBM.

La NASA e IBM tienen varios objetivos para su modelo fundamental.

En comparación con los modelos actuales, esperan que tenga una mayor accesibilidad, tiempos de inferencia más rápidos y una mayor diversidad de datos.

Otro objetivo clave es mejorar la precisión de las predicciones para otras aplicaciones climáticas.

Las capacidades esperadas del modelo incluyen predecir fenómenos meteorológicos, inferir información de alta resolución basada en datos de baja resolución e “identificar condiciones propicias para todo, desde turbulencias de aviones hasta incendios forestales”.

Esto sigue a otro modelo fundamental que la NASA e IBM implementaron en mayo.

Aprovecha los datos de los satélites de la NASA para la inteligencia geoespacial y es el modelo geoespacial más grande en la plataforma de inteligencia artificial de código abierto Hugging Face, según IBM.

Hasta ahora, este modelo se ha utilizado para rastrear y visualizar las actividades de plantación y cultivo de árboles en áreas de torres de agua (paisajes forestales que retienen agua) en Kenia.

El objetivo es plantar más árboles y abordar los problemas de escasez de agua.

El modelo también se utiliza para analizar islas de calor urbanas en los Emiratos Árabes Unidos.

Fuente: Engadget