有了privthi -天气-气候基础模型，研究人员将能够支持许多可在整个科学界使用的气候应用程序

NASA和IBM研究院共同开发了一种新的人工智能模型，以支持各种天气和气候应用。这个被称为privthi天气气候基础模型的新模型使用人工智能(AI)，可以大大提高我们能够获得的分辨率，为更好的区域和本地天气和气候模型打开大门。

基础模型是在大型未标记数据集上训练的大规模基础模型，可以针对各种应用进行微调。privthis天气气候模型是在广泛的数据集上进行训练的——在这种情况下，NASA的数据来自NASA的现代研究与应用回顾性分析(MERRA-2)——然后利用人工智能学习能力，将从初始数据中收集到的模式应用到广泛的其他场景中。

“为了人类的利益推进NASA的地球科学意味着以对个人、组织和社区有用的方式提供可操作的科学。美国宇航局科学任务理事会地球科学部主任凯伦·圣·热尔曼说:“我们目睹的地球家园的快速变化要求我们采取这种战略来满足当前的紧迫性。”“NASA基金会模型将帮助我们制作一个人们可以使用的工具:天气、季节和气候预测，以帮助决定如何准备、应对和缓解。”

有了privthi -天气-气候模型，研究人员将能够支持许多不同的气候应用，这些应用可以在整个科学界使用。这些应用包括检测和预测恶劣天气模式或自然灾害，基于局部观测创建有针对性的预报，将全球气候模拟的空间分辨率提高到区域水平，以及改进如何将物理过程纳入天气和气候模式的表示。

NASA总部科学任务理事会的首席科学数据官凯文·墨菲说:“这些变革性的人工智能模型通过显著降低使用NASA科学数据的门槛，正在重塑数据的可访问性。”“我们分享这些模型的开放方法邀请全球社区探索和利用我们培养的能力，确保NASA的投资丰富并使所有人受益。”

privi -weather-climate是通过IBM研究院、橡树岭国家实验室和NASA的公开合作开发的，其中包括位于阿拉巴马州亨茨维尔马歇尔太空飞行中心的机构间实施和先进概念团队(IMPACT)。

由于模型结构的灵活性，即使在信息缺失的情况下，私人天气气候也能捕捉到大气物理的复杂动态。这种天气和气候的基础模型可以在不影响分辨率的情况下扩展到全球和区域。

马歇尔大学IMPACT项目负责人拉胡尔·拉马钱德兰说:“这个模型是我们开发一系列人工智能基金会模型以支持NASA科学任务目标的总体战略的一部分。”“这些模型将增强我们从大量地球观测档案中获取见解的能力。”

Privthi-天气-气候是一个更大的模型家族的一部分——Privthi家族——包括在NASA的Harmonized LandSat和Sentinel-2数据上训练的模型。最新的模型符合美国宇航局的开放科学原则，作为一个开放的合作，使所有的数据都可以被世界各地的社区访问和使用。它将于今年晚些时候在hug Face上发布，这是一个帮助用户构建、部署和训练机器学习模型的机器学习和数据科学平台。

“NASA天气和气候基础模型的发展是NASA科学和观测任务民主化的重要一步，”NASA研究和分析天气重点区域、高端计算项目和操作和评估数据项目经理Tsendgar Lee说。“我们将继续开发用于气候情景分析和决策的新技术。”

除了IMPACT和IBM研究院之外，美国宇航局首席科学数据官办公室、美国宇航局戈达德太空飞行中心的全球建模和同化办公室、橡树岭国家实验室、亨茨维尔阿拉巴马大学、科罗拉多州立大学和斯坦福大学也为privthi天气气候的开发做出了重要贡献。