Coraz częstsze ekstremalne zjawiska pogodowe
Zmiany klimatyczne przyczyniają się do coraz częstszych ekstremalnych zjawisk pogodowych, takich jak powodzie, huragany, susze i pożary. Tradycyjne metody reagowania na katastrofy stają się niewystarczające, mimo że postęp technologiczny w dziedzinie satelitów, dronów i czujników zdalnych umożliwia lepsze monitorowanie. Dostęp do tych kluczowych danych wciąż jest ograniczony do kilku organizacji, a ogrom generowanych codziennie danych geospatialnych powoduje trudności w przekształcaniu ich w użyteczne wnioski. Dlatego potrzebne są skalowalne i inteligentne narzędzia, które pozwolą przekształcać te ogromne zbiory danych w praktyczne informacje o zmianach klimatycznych.
Znaczenie geospatial AI
Geospatial AI to nowa technologia, która umożliwia analizę dużych ilości danych, dostarczając bardziej precyzyjne i szybkie prognozy. Współpraca IBM i NASA ma na celu rozwinięcie bardziej dostępnych narzędzi z zakresu geospatial AI, które pozwolą szerszej grupie badaczy na tworzenie innowacyjnych rozwiązań klimatycznych.
Nowy kierunek w sztucznej inteligencji
Modele bazowe (foundation models) stanowią nowy kierunek w sztucznej inteligencji, umożliwiając uczenie się na podstawie ogromnych ilości nieoznakowanych danych i stosowanie zdobytej wiedzy w różnych dziedzinach. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli AI, modele bazowe nie wymagają ogromnych, ręcznie przygotowywanych zbiorów danych, co znacznie skraca czas i koszty ich tworzenia.
Uniwersalne zastosowanie modeli bazowych
Modele te pozwalają na rozwój aplikacji specjalistycznych bez konieczności wielokrotnego treningu. Raz wytrenowany model może być dostosowany do różnych zastosowań, takich jak monitorowanie katastrof naturalnych czy analiza użytkowania gruntów. Choć początkowy proces treningu wymaga dużych zasobów obliczeniowych, raz wytrenowany model działa szybko i efektywnie, co sprawia, że jego zastosowanie staje się bardziej dostępne.
Model bazowy do analizy danych geospatialnych
W sierpniu 2023 roku IBM i NASA zaprezentowały pierwszy model bazowy do analizy danych geospatialnych, oparty na wieloletnich danych satelitarnych NASA. Model ten, wykorzystujący zaawansowane techniki AI, umożliwia analizę dużych ilości danych cztery razy szybciej niż tradycyjne modele głębokiego uczenia. Dzięki tej technologii możliwe staje się monitorowanie zmian w użytkowaniu ziemi, prognozowanie plonów czy ocena skutków katastrof naturalnych.
Dostępność narzędzi dla szerszej grupy badaczy
Ważnym aspektem jest to, że narzędzie to jest dostępne bezpłatnie na platformie Hugging Face, co otwiera je na szeroką grupę badaczy i innowatorów. IBM i NASA kontynuują rozwój swoich modeli AI, co przyczynia się do rozwoju dostępności zaawansowanych narzędzi w analizie danych klimatycznych.
Model Prithvi WxC i jego zastosowania
Model Prithvi WxC, stworzony przez IBM i NASA, został zaprojektowany z myślą o prognozowaniu krótkoterminowych warunków pogodowych oraz długoterminowych zmian klimatycznych. Jego zaawansowana architektura, oparta na nowoczesnych technikach AI, umożliwia analizowanie danych w różnych skalach i jego działanie jest na tyle efektywne, że można go uruchomić nawet na zwykłym komputerze.
Wieloaspektowe zastosowanie modelu Prithvi
Model Prithvi może być wykorzystywany do prognozowania pogody, przewidywania ekstremalnych zjawisk klimatycznych czy poprawy dokładności globalnych symulacji klimatycznych. Dzięki otwartemu dostępowi do tego narzędzia, zarówno środowiska naukowe, jak i przemysłowe mogą korzystać z jego możliwości.