IBM推出了一种新的人工智能(AI)模型，用于各种天气和气候用例。
这个新系统由IBM、NASA和橡树岭国家实验室开发，将作为一个开源模型提供给科学、开发人员和商业社区。
IBM表示，该模型提供了一种灵活、可扩展的方式来应对与短期天气和长期气候预测相关的各种挑战。
潜在的应用包括基于当地观测创建有针对性的预报，探测和预测恶劣天气模式，提高全球气候模拟的空间分辨率，以及改进数值天气和气候模式中物理过程的表示方式。
在一个实验中，基础模型仅从5%的原始数据的随机样本中准确地重建了全球地表温度，这表明在数据同化问题上有更广泛的应用。
该模型是根据美国宇航局现代研究与应用回顾分析第2版(MERRA-2)的40年地球观测数据进行预训练的。
IBM表示，该模型具有独特的架构，可以根据全球、区域和地方的尺度进行微调，使其适合各种天气研究。
基础模型可以从人工智能平台“拥抱脸”下载。
IBM欧洲研究院主任兼IBM气候与可持续发展加速发现负责人Juan Bernabe-Moreno博士表示，到目前为止，该领域的许多大型人工智能模型都专注于固定数据集和单一用例，主要是预测。
伯纳贝-莫雷诺博士说:“我们设计的天气和气候基础模型超越了这些限制，这样它就可以适应各种输入和用途。”
“例如，该模型既可以在整个地球上运行，也可以在局部环境下运行。他补充说:“这个模型在技术方面具有这样的灵活性，非常适合帮助我们了解诸如飓风或大气河流等气象现象，通过提高气候模型的分辨率来推断未来潜在的气候风险，并最终使我们了解即将发生的恶劣天气事件。”
