새로운 Prithvi WxC는 NASA의 지구 데이터에 대한 보물창고를 기반으로 훈련되었으며, 전 세계, 지역 및 로컬 수준에서 사용될 수 있도록 설계됨.
NASA, IBM 및 오크리지 국립 연구소는 다양한 기상 및 기후 사용 사례를 위한 새로운 AI 모델을 공유함.
이 새로운 오픈 소스 모델인 Prithvi WxC는 단기 기상 및 장기 기후 예측과 관련된 문제를 유연하고 확장 가능한 방식으로 해결하기 위해 설계됨. 이 모델은 Hugging Face를 통해 과학, 개발자 및 비즈니스 커뮤니티에 제공됨.
이 새로운 AI 모델의 잠재적 응용 프로그램에는 지역 관측을 기반으로 한 맞춤형 예보 생성, 심각한 기상 패턴 예측, 글로벌 기후 시뮬레이션의 공간 해상도 개선 및 기상 및 기후 모델에서 물리적 프로세스 표현 개선이 포함됨.
이 새로운 오픈 소스 모델의 개발은 IBM과 NASA가 지난해 발표한 파트너십에서 비롯됨. 이 파트너십은 AI의 힘을 통해 NASA의 방대한 지구 관측 데이터에서 더 많은 통찰력을 얻기 위한 것임.
새로운 모델은 NASA의 현대 시대 회고 분석 연구 및 응용 프로그램, 버전 2(MERRA-2)에서 40년의 데이터로 사전 훈련됨. 두 기관은 이 모델의 독특한 아키텍처가 글로벌, 지역 및 로컬 규모에 맞게 조정될 수 있어 다양한 기상 연구에 적합하다고 설명함.
“NASA의 지구 과학을 인류의 이익을 위해 발전시키는 것은 사람들이, 조직 및 커뮤니티에 유용한 방식으로 실행 가능한 과학을 제공하는 것을 의미함”이라고 NASA 과학 미션 국의 지구 과학 부서장인 카렌 생 제르맹이 말함. “우리가 우리 지구에서 목격하고 있는 급격한 변화는 이 순간의 긴급성을 충족하기 위한 전략을 요구함.
“NASA의 기초 모델은 사람들이 사용할 수 있는 도구를 생산하는 데 도움을 줄 것임: 기상, 계절 및 기후 예측은 사람들이 준비하고 대응하며 완화하는 방법에 대한 결정을 내리는 데 도움을 줄 것임.”
IBM과 NASA는 지난해 지구 관측 데이터에서 새로운 통찰력을 추출하기 위해 여러 프로젝트를 진행 중이라고 밝힘.
예를 들어, IBM은 NASA의 조화된 랜드셋-센티넬-2 데이터 세트를 기반으로 기초 모델을 훈련할 계획임. 이 데이터 세트는 위성이 포착한 토지 피복 및 토지 이용 변화에 대한 정보를 포함하고 있음.
