NASA e IBM lançam modelo de IA para estudos do clima e previsão do tempo
Trabalhando em conjunto, pesquisadores da NASA e da IBM desenvolveram um novo modelo de inteligência artificial (IA) para servir como plataforma para uma variedade de aplicações meteorológicas e climáticas.
O novo modelo utiliza a IA de formas que poderão melhorar a resolução espacial alcançada pelos sistemas de previsão, abrindo o caminho para o desenvolvimento de melhores modelos meteorológicos e climáticos regionais e locais.
O sistema foi batizado de Modelo Fundacional Privthi-clima-tempo – Prithvi é a palavra em sânscrito para Terra ou planeta, e é também a deusa da terra na mitologia hindu.
Os modelos fundacionais, ou fundamentais, são modelos básicos em grande escala que são treinados usando conjuntos de dados grandes e não rotulados, podendo ser ajustados para uma variedade de aplicações. O modelo Privthi foi treinado em um conjunto de dados de longo prazo da NASA, conhecido como MERRA-2, sigla em inglês para “Análise Retrospectiva da Era Moderna para Pesquisa e Aplicações”.
A partir do modelo, os pesquisadores e climatologistas poderão desenvolver diferentes aplicações climáticas, incluindo a detecção e previsão de padrões meteorológicos severos ou desastres naturais, a criação de previsões direcionadas com base em observações localizadas, a melhoria da resolução espacial em simulações climáticas, do global até os níveis regionais e locais, e a melhoria da representação de como os processos físicos são incluídos nos modelos meteorológicos e climáticos.
“O modelo básico da NASA nos ajudará a produzir uma ferramenta que as pessoas possam usar: Projeções meteorológicas, sazonais e climáticas para ajudar a informar decisões sobre como preparar, responder e mitigar. As rápidas mudanças que estamos testemunhando em nosso planeta exigem esta estratégia para atender à urgência do momento,” disse Karen Germani, membro da equipe.
Ciência aberta
Um dos elementos centrais do esforço conjunto está na criação de dados e ferramentas que sejam disponibilizados para toda a comunidade científica.
“Esses modelos transformadores de IA estão remodelando a acessibilidade aos dados, reduzindo significativamente a barreira de entrada para o uso de dados científicos da NASA,” disse Kevin Murphy. “Nossa abordagem aberta para compartilhar esses modelos convida a comunidade global a explorar e aproveitar as capacidades que cultivamos, garantindo que o investimento da NASA enriqueça e beneficie a todos.”
O modelo Privthi-clima-tempo faz parte de uma família de modelos maior – a família Privthi – que inclui modelos treinados nos dados LandSat e Sentinel-2 da NASA. O modelo mais recente serve como uma colaboração aberta, alinhada com os princípios de ciência aberta, para tornar todos os dados acessíveis e utilizáveis por comunidades de todo o mundo. Ele será lançado ainda este ano no Hugging Face, uma plataforma de aprendizado de máquina e ciência de dados que ajuda os usuários a construir, implantar e treinar modelos de aprendizado de máquina.
“O desenvolvimento do modelo básico da NASA para tempo e clima é um passo importante para a democratização da missão científica e de observação da NASA,” disse Tsendgar Lee. “Continuaremos desenvolvendo novas tecnologias para análise de cenários climáticos e tomada de decisões.”