Forschungsteam veröffentlicht neues KI-Modell für Wetter- und Klimaanwendungen

Gemeinsam haben NASA und IBM Research ein neues Modell künstlicher Intelligenz entwickelt, das eine Vielzahl von Wetter- und Klimaanwendungen unterstützen soll. Das neue Modell – bekannt als Privthi-Weather-Climate-Grundmodell – nutzt künstliche Intelligenz (KI) auf eine Weise, die die erreichbare Auflösung erheblich verbessern und die Tür zu besseren regionalen und lokalen Wetter- und Klimamodellen öffnen könnte.

Grundlegende Modelle sind groß angelegte Basismodelle, die anhand großer, unbeschrifteter Datensätze trainiert werden und für eine Vielzahl von Anwendungen optimiert werden können. Das Privthi-Wetter-Klima-Modell wird anhand eines breiten Datensatzes trainiert – in diesem Fall NASA-Daten aus der Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications (MERRA-2) der NASA – und nutzt dann KI-Lernfähigkeiten, um aus den ursprünglichen Daten gewonnene Muster auf eine breite Palette zusätzlicher Szenarien anzuwenden.

„Die Erdwissenschaften der NASA zum Wohle der Menschheit voranzubringen bedeutet, umsetzbare Wissenschaft auf eine Weise zu liefern, die für Menschen, Organisationen und Gemeinschaften von Nutzen ist. Die raschen Veränderungen, die wir auf unserem Heimatplaneten erleben, erfordern diese Strategie, um der Dringlichkeit des Augenblicks gerecht zu werden“, sagte Karen St. Germain, Direktorin der Abteilung für Erdwissenschaften der NASA-Direktion für wissenschaftliche Missionen. „Das NASA-Stiftungsmodell wird uns dabei helfen, ein Werkzeug zu entwickeln, das die Menschen nutzen können: Wetter-, Jahreszeiten- und Klimaprognosen, die uns bei Entscheidungen helfen, wie wir uns vorbereiten, reagieren und die Folgen abmildern können.“

Mit dem Privthi-Wetter-Klima-Modell können Forscher viele verschiedene Klimaanwendungen unterstützen, die in der gesamten Wissenschaftsgemeinschaft eingesetzt werden können. Zu diesen Anwendungen gehören das Erkennen und Vorhersagen von Unwettern oder Naturkatastrophen, das Erstellen gezielter Prognosen auf der Grundlage lokaler Beobachtungen, die Verbesserung der räumlichen Auflösung globaler Klimasimulationen bis hinunter auf regionale Ebene und die Verbesserung der Darstellung, wie physikalische Prozesse in Wetter- und Klimamodellen berücksichtigt werden.

„Diese transformativen KI-Modelle verändern die Zugänglichkeit von Daten, indem sie die Eintrittsbarriere für die Nutzung der wissenschaftlichen Daten der NASA deutlich senken“, sagte Kevin Murphy, Chief Science Data Officer der NASA, Science Mission Directorate im NASA-Hauptquartier. „Unser offener Ansatz zur Weitergabe dieser Modelle lädt die Weltgemeinschaft ein, die von uns entwickelten Fähigkeiten zu erkunden und zu nutzen, um sicherzustellen, dass die Investition der NASA alle bereichert und ihnen zugute kommt.“

Privthi-weather-climate wurde in einer offenen Zusammenarbeit mit IBM Research, dem Oak Ridge National Laboratory und der NASA entwickelt, einschließlich des Interagency Implementation and Advanced Concepts Team (IMPACT) der Agentur am Marshall Space Flight Center in Huntsville, Alabama.

Dank der Flexibilität der Modellarchitektur kann Privthi-Weather-Climate die komplexe Dynamik der Atmosphärenphysik auch dann erfassen, wenn Informationen fehlen. Dieses grundlegende Wetter- und Klimamodell kann sowohl auf globale als auch auf regionale Bereiche skaliert werden, ohne dass die Auflösung beeinträchtigt wird.

„Dieses Modell ist Teil unserer Gesamtstrategie, eine Familie von KI-Grundmodellen zu entwickeln, um die Ziele der NASA-Wissenschaftsmissionen zu unterstützen“, sagte Rahul Ramachandran, der IMPACT bei Marshall leitet. „Diese Modelle werden unsere Möglichkeiten erweitern, Erkenntnisse aus unseren riesigen Archiven von Erdbeobachtungen zu gewinnen.“

Privthi-weather-climate ist Teil einer größeren Modellfamilie – der Privthi-Familie –, die Modelle umfasst, die mit den Harmonized LandSat- und Sentinel-2-Daten der NASA trainiert wurden. Das neueste Modell dient als offene Zusammenarbeit im Einklang mit den Open-Science-Prinzipien der NASA, um alle Daten für Gemeinschaften überall zugänglich und nutzbar zu machen. Es wird später in diesem Jahr auf Hugging Face veröffentlicht, einer Plattform für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft, die Benutzern hilft, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, bereitzustellen und zu trainieren.

„Die Entwicklung des NASA-Grundlagenmodells für Wetter und Klima ist ein wichtiger Schritt zur Demokratisierung der Wissenschafts- und Beobachtungsmission der NASA“, sagte Tsendgar Lee, Programmmanager für die NASA-Schwerpunktbereiche Forschung und Analyse Wetter, High-End-Computing-Programm und Daten für Betrieb und Bewertung. „Wir werden weiterhin neue Technologien für die Analyse von Klimaszenarien und die Entscheidungsfindung entwickeln.“

An der Entwicklung von Privthi-weather-climate waren neben IMPACT und IBM Research auch das Office of the Chief Science Data Officer der NASA, das Global Modeling and Assimilation Office der NASA am Goddard Space Flight Center, das Oak Ridge National Laboratory, die University of Alabama in Huntsville, die Colorado State University und die Stanford University maßgeblich beteiligt.