NASA、IBM Research发布天气、气候新人工智能模型

作者：Jessica Barnett

NASA和IBM Research合作开发了一种新的人工智能模型，以支持各种天气和气候应用。新模型–称为Prithvi-weather-气候基本模型–使用人工智能（AI）的方式可以大大提高我们能够获得的分辨率，为更好的区域和地方天气和气候模型打开了大门。  

基础模型是在大型未标记数据集上训练的大规模基础模型，可以针对各种应用进行微调。Prithvi-weather-climate模型是根据一组广泛的数据进行训练的，在这种情况下，NASA的数据来自美国宇航局的现代研究与应用回顾分析（MERRA-2）–然后利用人工智能学习能力将从初始数据中收集到的模式应用于广泛的其他场景。  

凯伦·圣日尔曼（Karen St.Germain）说：“为了人类的利益，推进NASA的地球科学意味着以对人们、组织和社区有用的方式提供可操作的科学。我们在地球上目睹的快速变化要求这一战略来满足当前的紧迫性。”，美国国家航空航天局科学任务局地球科学司司长。“NASA基金会模型将帮助我们制作一个人们可以使用的工具：天气、季节和气候预测，以帮助制定关于如何准备、应对和缓解的决策。”

有了Prithvi天气气候模型，研究人员将能够支持许多不同的气候应用，这些应用可以在整个科学界使用。这些应用包括检测和预测恶劣天气模式或自然灾害，基于局部观测创建有针对性的预测，提高全球气候模拟的空间分辨率，直至区域级别，以及改进物理过程如何包含在天气和气候模型中的表示。

“这些革命性的人工智能模型通过显著降低使用NASA科学数据的准入门槛，正在重塑数据的可访问性，”NASA总部科学任务理事会首席科学数据官凯文·墨菲（Kevin Murphy）表示。“我们以开放的方式分享这些模型，邀请全球社区探索和利用我们培养的能力，确保NASA的投资丰富并惠及所有人。”

Prithvi-weather-climate是通过与IBM Research、Oak Ridge National Laboratory和NASA（包括该机构的机构间实施和先进概念团队位于阿拉巴马州亨茨维尔的马歇尔太空飞行中心。 

由于模型结构的灵活性，即使在缺少信息的情况下，Prithvi-weather-climate也能捕捉到复杂的大气物理动态。这种天气和气候的基础模型可以在不影响分辨率的情况下扩展到全球和地区。 

马歇尔IMPACT负责人拉胡尔·拉马钱德兰（Rahul Ramachandran）表示：“这个模型是我们开发一系列人工智能基础模型以支持NASA科学任务目标的总体战略的一部分。”。“这些模型将增强我们从庞大的地球观测档案中获取见解的能力。”

Prithvi-weather-climate是更大的模型系列Prithvi系列的一部分，其中包括在NASA的协调陆地卫星和哨兵-2数据。最新的模型是一个符合NASA开放科学原则的开放合作，使所有数据都可供各地社区访问和使用。它将于今年晚些时候在Hugging Face上发布，这是一个机器学习和数据科学平台，帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。 

“美国国家航空航天局天气和气候基础模型的开发是朝着美国国家航空航天局科学和观测任务民主化迈出的重要一步，”美国国家航空航天局研究与分析天气重点领域、高端计算项目和运行与评估数据项目经理Tsendgar Lee说。“我们将继续开发用于气候情景分析和决策的新技术。”

与IMPACT和IBM Research一起，美国宇航局首席科学数据官办公室、美国宇航局戈达德航天飞行中心全球建模与同化办公室、橡树岭国家实验室、科罗拉多州立大学亨茨维尔阿拉巴马大学、，斯坦福大学。 

了解有关地球数据和先前Prithvi模型的更多信息：
https://www.earthdata.nasa.gov/news/impact-ibm-hls-foundation-model

乔纳森·迪尔 
阿拉巴马州亨茨维尔马歇尔太空飞行中心。  
256.544.0034  
jonathan.e.deal@nasa.gov