杜拜氣候變遷會議 (COP 28) 將於 11 月 30 日開幕，即會議召開一年後的第二天。ChatGPT 啟動。在這個人工智慧民主化的象徵性日子，IBM 和 NASA宣布他們在新氣候人工智慧模型上的合作將擴展到天氣預報。對於一個特別難以突破極限的環境來說，這是一個新的里程碑，相關預測從 5 天到 6 天才花了 10 年的時間。隨著氣候事件的演變，人工智慧的登場刻不容緩。
NASA 過去 40 年記錄的數據得到了來自氣象站和探空氣球的大量數據的補充。 IBM 透露，它已經用這些訓練了一種名為「基礎模型」的新人工智慧模型。為了比目前的分析和預測工具做得更好，IBM 和 NASA 的人工智慧必須進一步及時觀察，同時也要自行想像氣候事件的演變。知道40年前的風暴已不再是今天的風暴。
天氣在變，氣候也在變
IBM 利用這項公告提到了目前模擬器的存在，這些模擬器已經致力於解開天氣和氣候預報的秘密。有谷歌，透過其 DeepMind 分支使用 GraphCast 工具，歐洲中期天氣預報中心近幾個月開始使用。但據這家美國跨國公司稱，這些工具僅限於監控非常具體的案例；一次專注於一項任務。因此，人們有興趣建立一個人工智慧模型來拓寬視野，使用更多類型的數據，並考慮到氣候條件也在變化的事實。
「過去並不總是未來的良好指標，尤其是當氣候像今天一樣迅速變暖時。例如，2024 年的颶風的風速可能比 1933 年的颶風更高。隨著新數據的出現，人工智慧使我們能夠不斷更新模型以應對氣候變遷。IBM 解釋說，在厄爾尼諾氣候現象發生的年中，「比往年提前六個月通知」。
從超級電腦到桌上型計算機
人工智慧模型比模擬器更可靠、更強大、更完整，還必須使技術本身的存取民主化。儘管訓練大型人工智慧學習模型所需的數千個 GPU 需要龐大的能源。“在桌上型電腦上只需幾分鐘即可運行預測，而使用 HPC 系統則需要花費數小時”IBM 解釋說，它指出許多天氣和氣候建模專家無法獲得能夠執行 HPC（高效能運算）的必要機器。
IBM 和NASA 未來幾個月的目標是讓人工智慧模型得到更廣泛的利用，而這兩個實體已經在衛星影像分析方面展開合作，特別是在肯亞的重新造林、肯亞的城市熱量監測等特定情況下。提及去年九月第一次, 專案開源必須透過 Hugging Face 平台向所有人開放，透過該平台，IBM 已經建立了合作夥伴關係，可以在 watsonx.ai 平台上使用不同的型號。
在等待人工智慧模型結果的首次評估期間，IBM和NASA宣布他們將針對特定場景提供第三方工具，包括10-14天內的天氣預報以及航空業的湍流預測和沙塵暴。使用案例作為監控我們的星球、其情緒波動以及對我們基礎設施的影響的首要基礎。
