Buenos Aires, octubre 1 de 2024 - IBM (NYSE: IBM) anunció un nuevo modelo fundacional de IA para una variedad de casos de uso meteorológicos y climáticos, disponible como código abierto para las comunidades científicas, de desarrolladores y de negocios. Desarrollado por IBM y la NASA, con contribuciones del Laboratorio Nacional de Oak Ridge, el modelo ofrece una forma flexible y escalable para abordar una amplia variedad de desafíos relacionados con el clima a corto plazo, así como con la proyección climática a largo plazo.

Debido a su diseño y sistema de entrenamiento únicos, el modelo fundacional meteorológico y climático puede abordar muchas más aplicaciones que los modelos meteorológicos de IA existentes, como se describe en un artículo publicado recientemente en arXiv, "Prithvi WxC: Modelo fundacional meteorológico y climático". Las aplicaciones potenciales incluyen la creación de pronósticos específicos basados ​​en observaciones locales, la detección y predicción de patrones climáticos severos, la mejora de la resolución espacial de las simulaciones climáticas globales y la mejora en la forma en que se representan los procesos físicos en los modelos numéricos meteorológicos y climáticos. En un experimento en el artículo identificado anteriormente, el modelo fundacional reconstruyó con precisión temperaturas superficiales globales a partir de una muestra aleatoria de solo el cinco por ciento de los datos originales, lo que sugiere una aplicación más amplia a los problemas de asimilación de datos.

Este modelo se entrenó previamente con 40 años de datos de observaciones de la Tierra del Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, versión 2 (MERRA-2) de la NASA. Como modelo fundacional, tiene una arquitectura única que le permite ajustarse a escalas globales, regionales y locales. Esta flexibilidad lo hace adecuado para una variedad de estudios meteorológicos.

El modelo fundacional está disponible para la descarga en Hugging Face, junto con dos versiones optimizadas del modelo que abordan aplicaciones científicas y específicas de industria. Estas son:

• Reducción de la escala de datos climáticos y meteorológicos: una práctica meteorológica común es la reducción de escala, es decir, la inferencia de resultados de alta resolución a partir de variables de baja resolución. Los datos de entrada típicos incluyen temperatura, precipitación y vientos de superficie, todos los cuales pueden tener resoluciones variadas. El modelo puede representar datos meteorológicos y climáticos con una resolución de hasta 12x, lo que genera pronósticos localizados y proyecciones climáticas. El modelo de reducción de escala está disponible en la página de IBM Granite en Hugging Face.
• Parametrización de las ondas de gravedad: Las ondas de gravedad están presentes en toda la atmósfera y pueden afectar procesos atmosféricos relacionados con lo meteorológico y climático, como la formación de nubes y la turbulencia de las aeronaves. Tradicionalmente, los modelos numéricos climáticos existentes no han captado suficientemente las ondas de gravedad, lo que genera incertidumbre en términos de cómo exactamente las ondas de gravedad pueden afectar los procesos climáticos. Este modelo fundacional meteorológico y climático puede ayudar a los científicos a estimar mejor la generación de ondas de gravedad, para mejorar la precisión de los modelos numéricos meteorológicos y climáticos, y limitar la incertidumbre al simular eventos meteorológicos y climáticos en el futuro. Este modelo de parametrización de ondas de gravedad se está lanzando como parte de la familia de modelos Prithvi de la NASA e IBM en Hugging Face.

"Impulsar las ciencias de la Tierra de la NASA para el beneficio de la humanidad significa ofrecer ciencia práctica de maneras que sean útiles para las personas, las organizaciones y las comunidades. Los rápidos cambios que estamos presenciando en nuestro planeta exigen esta estrategia para atender la urgencia del momento", dijo Karen St. Germain, Directora de la División de Ciencias de la Tierra de la Dirección de Misiones Científicas de la NASA. "El modelo fundacional de la NASA nos ayudará a producir una herramienta que la gente pueda usar: proyecciones meteorológicas, estacionales y climáticas para ayudar a fundamentar las decisiones sobre cómo prepararse, responder y mitigar".

"En este espacio han surgido grandes modelos de IA que se centran en un conjunto de datos fijo y en un único caso de uso, principalmente pronósticos. Diseñamos nuestro modelo fundacional meteorológico y climático para ir más allá de esas limitaciones y poder aplicarlo a una variedad de formas y usos", afirmó Juan Bernabe-Moreno, Director de IBM Research en Europa (Reino Unido e Irlanda) y responsable de IBM para el descubrimiento acelerado del clima y la sostenibilidad. "Por ejemplo, el modelo puede ejecutarse tanto para toda la Tierra como para un contexto local. Con tal flexibilidad en el aspecto tecnológico, este modelo es ideal para ayudarnos a entender fenómenos meteorológicos como los huracanes o los ríos atmosféricos, considerar riesgos climáticos potenciales a futuro al aumentar la resolución de los modelos climáticos y, por último, ampliar nuestra comprensión de fenómenos meteorológicos severos inminentes".

"Como institución de investigación e informática de primer nivel, nos centramos en apoyar a los equipos para que realicen avances en la investigación en muchas áreas de la ciencia", afirmó Arjun Shankar, Director del Centro Nacional de Ciencias de la Computación del Laboratorio Nacional de Oak Ridge. "Nuestra colaboración con IBM y la NASA para apoyar en la creación de Prithvi, el modelo fundacional meteorológico y climático, fue una parte clave de nuestro objetivo de aplicar los datos y la computación avanzada a problemas de importancia nacional, en este caso, aplicaciones climáticas y meteorológicas, que necesitan mejoras continuas en la computación y habilidades de modelado para generar un impacto".

Este modelo meteorológico y climático hace parte de una colaboración más amplia entre IBM Research y la NASA para utilizar tecnologías de IA con el objetivo de explorar nuestro planeta, y se suma a Prithvi, la familia modelos fundacionales de IA. El año pasado, IBM y la NASA convirtieron a Prithvi en el modelo geoespacial de código abierto más grande disponible en Hugging Face. Desde entonces, este modelo ha sido utilizado por gobiernos, empresas e instituciones públicas para examinar los cambios en los patrones de los desastres, la biodiversidad, el uso de la tierra y otros procesos geofísicos. Se puede acceder al modelo fundacional y al modelo de parametrización de ondas de gravedad en Hugging Face a través de la página de la NASA e IBM y se puede acceder al modelo de reducción de escala en Hugging Face a través de la página de IBM Granite.

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