NASA ve IBM, hava durumu ve iklim uygulamaları için yapay zekâ temelli bir model oluşturmak üzere bir ortaya geldi. “Mevcut teknolojiye nazaran kıymetli avantajlar” sunacağını söyledikleri model için iki kurum sırasıyla yer bilimi ve yapay zeka alanlarındaki bilgi ve hünerlerini birleştiriyorlar. Modelin meteorolojik olayları kestirim edebileceği ve orman yangınlarını gerçekleşmeden evvel tespit edebileceği söyleniyor. NASA ve IBM’den ortak yapay zeka
GraphCast ve Fourcastnet üzere mevcut yapay zeka modelleri halihazırda klâsik meteorolojik modellerden daha süratli hava durumu iddiaları üretiyor. Fakat IBM, bunların temel modellerden ziyade yapay zeka emülatörleri olduğunu belirtiyor. İsminden da anlaşılacağı üzere, temel modeller, üretken yapay zeka uygulamalarına güç veren temel teknolojileri oluşturuyor. Yapay zeka emülatörleri, eğitim bilgileri setlerine dayalı olarak hava durumu kestirimleri yapabilse de bunun ötesinde bir fonksiyonları bulunmuyor. IBM, hava varsayımlarının merkezindeki fiziği de kodlayamadıklarını söylüyor.
Bu bağlamda NASA ve IBM birbirleri için biçilmiş kaftan haline geliyor. İki kurum da mevcut modellerle karşılaştırıldığında, genişletilmiş erişilebilirliğe, daha süratli çıkarım müddetlerine ve daha fazla bilgi çeşitliliğine sahip olmasını umuyorlar. Bir öteki değerli hedef da başka iklim uygulamaları için kestirim doğruluğunu artırmak. Modelin beklenen yetenekleri ortasında meteorolojik olayların iddia edilmesi, düşük çözünürlüklü datalara dayanarak yüksek çözünürlüklü bilgilerin çıkarılması ve “uçak türbülansından orman yangınlarına kadar her şeye elverişli şartların belirlenmesi” yer alıyor.
Esasında yılın birinci yarısında NASA ve IBM, öteki bir temel modeli hizmete almıştı. IBM’e nazaran bu model, NASA uydularından gelen dataları jeo-uzamsal zeka için kullanıyor. imdiye kadar bu model, Kenya’daki su kulesi alanlarında (suyu tutan orman alanları) ağaç dikme ve yetiştirme faaliyetlerini izlemek ve görselleştirmek için kullanıldı. Emel daha fazla ağaç dikmek ve su kıtlığı problemleriyle gayret etmek. Model ayrıyeten Birleşik Arap Emirlikleri’ndeki kentsel ısı birikimlerini tahlil etmek için de kullanılıyor.
