Unterschied zwischen Basismodellen und KI-Emulatoren
Wie der Name schon sagt, sind Basismodelle die Basistechnologien, die generative KI-Apps vorantreiben. Mittlerweile können KI-Emulatoren Wettervorhersagen auf der Grundlage von Trainingsdatensätzen erstellen. IBM erklärte außerdem, dass diese Emulatoren keine weitere Verwendung haben und nicht in der Lage sind, die Physik im Kern der Wettervorhersage zu kodieren.
Die Pläne der NASA und IBM für das Basismodell
Die Unternehmen möchten, dass ihr Basismodell im Vergleich zu den aktuellen Modellen eine erweiterte Zugänglichkeit, schnellere Inferenzzeiten und eine größere Datenvielfalt aufweist. Sowohl IBM als auch die NASA wollen mit ihrem Modell auch die Vorhersagegenauigkeit für andere Klimaanwendungen verbessern.
Zu den Fähigkeiten, die von dem Modell erwartet werden, gehören die Vorhersage meteorologischer Phänomene, das Ableiten hochauflösender Informationen auf der Grundlage niedrig aufgelöster Daten und „die Identifizierung von Bedingungen, die alles begünstigen, von Flugzeugturbulenzen bis hin zu Waldbränden“.
Im Mai haben NASA und IBM ein weiteres grundlegendes Modell eingeführt, das Daten von NASA-Satelliten für Geointelligenz nutzt. Laut IBM handelt es sich um das größte Geodatenmodell auf der Open-Source-KI-Plattform Hugging Face.
Bisher wurde das Vorgängermodell verwendet, um Baumpflanz- und Wachstumsaktivitäten in Wasserturmgebieten (Waldlandschaften, die Wasser speichern) in Kenia zu verfolgen und zu visualisieren. Dies wird dazu beitragen, mehr Bäume zu pflanzen und Probleme der Wasserknappheit anzugehen. Dieses Modell wird auch zur Analyse städtischer Wärmeinseln in den Vereinigten Arabischen Emiraten verwendet.