IBM bevordert geospatiale AI om klimaatuitdagingen aan te pakken

Momenteel is er een flinke toename van onderzoek gericht op het gebruik van AI voor weersvoorspellingen. Modellen zoals Fourcastnet en recentelijk GraphCast produceren weersvoorspellingen sneller dan traditionele meteorologische modellen. Opvallend is dat deze modellen AI-emulatoren zijn en geen foundationmodellen, wat de basistechnologie is die de toepassingen van generative AI ondersteunt. Ze maken gebruik van trainingssets om de koers van weerfenomenen te voorspellen, maar coderen niet de natuurkundige principes achter weersvoorspellingen, en ze hebben geen toepassingen buiten een beperkte set trainingsgegevens.

Het foundationmodel van IBM en NASA biedt diverse voordelen ten opzichte van bestaande AI-modellen, waaronder een grotere diversiteit aan data, een snellere inferentietijd, verbeterde toegankelijkheid en verhoogde nauwkeurigheid bij voorspellingen voor diverse klimaattoepassingen. In nauwe samenwerking met domeinexperts van NASA zetten IBM-onderzoekers zich in om het model te ontwikkelen, te trainen en te implementeren, waarbij zij het beste van zowel AI als natuurkundige expertise combineren. Voorbeelden van toepassingen van dit model omvatten het extraheren van gedetailleerde informatie uit lage-resolutiegegevens, het identificeren van omstandigheden die van invloed zijn op uiteenlopende zaken zoals vliegtuigturbulentie en bosbranden, evenals het voorspellen van diverse meteorologische fenomenen.

IBM en NASA hebben hun sporen verdiend in het bouwen van foundationmodellen ter ondersteuning van klimaatwetenschap. Het eerste foundationmodel, geïmplementeerd in mei, maakt gebruik van NASA-satellietgegevens voor geospatiële intelligentie en is momenteel het grootste geospatiële model op het open-source AI-platform Hugging Face. Tijdens de COP zal IBM bovendien aankondigen hoe dit geospatiële foundationmodel verfijnd is en succesvol is toegepast op:

• Het bevorderen van herbebossing en waterduurzaamheid in Kenia: In samenwerking met de Keniaanse overheid gebruikt IBM het geospatiële foundationmodel om boomplant- en groeiactiviteiten in watertorengebieden te monitoren en visualiseren, met als doel meer bomen te planten en watergebrek aan te pakken. Deze bossen spelen een cruciale rol bij het vasthouden van water en zijn bronnen van talloze rivieren, die momenteel bedreigd worden door ontbossing.
• Analyse van stedelijke hitte-eilanden in de VAE: Samen met de Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) identificeert en onderzoekt IBM stedelijke hitte-eilanden met behulp van het geospatiële foundationmodel. Dit biedt inzicht in hoe het landschap in de Verenigde Arabische Emiraten van invloed is op de vorming van stedelijke hitte-eilanden.