Cette intelligence artificielle a été entraînée sur plus de 10 milliards de données sur ce sujet et est disponible sur la plateforme Hugging Face pour aider les chercheurs et les décideurs à prendre les bonnes décisions pour assurer un avenir durable.
ChatGPT, Midjourney… De nombreuses personnes utilisent l’intelligence artificielle (IA) chaque jour. Plus ces systèmes très énergivores se développent, plus leur impact sur l’environnement est important. Pourtant, l’IA peut être utilisée pour lutter contre le réchauffement climatique. C’est l’objectif du ClimateGPT, présenté comme « la première suite open source de modèles d’IA axée sur la gestion de l’impact rapide du changement climatique » dans un communiqué.
Conçu par l’Endowment for Climate Intelligence (ECI), une organisation dédiée à la création de solutions d’IA pour changement climatiqueSon objectif est d’aider les chercheurs, les décideurs politiques et les chefs d’entreprise à prendre des décisions éclairées pour garantir un avenir durable. Cet ensemble est disponible sur la plateforme Hugging Face depuis le 19 janvier.
« Parvenir à une compréhension globale des impacts du changement climatique »
Pour développer ClimateGPT, l’ECI s’est tournée vers Erasmus.AI, une plateforme spécialisée dans la conception d’IA permettant de mieux comprendre les problèmes du monde. Avoir « l’une des plus grandes collections Web et académiques au monde »Elle a développé le corpus de cet ensemble de modèles d’IA en utilisant des données sur le climat, les conditions météorologiques extrêmes et les objectifs de développement durable des Nations Unies.
Plus précisément, ce corpus s’appuie sur plus de 10 milliards de pages web et des millions d’articles scientifiques disponibles en libre accès. ClimateGPT a été formé sur la base de ces données « formé pour synthétiser la recherche interdisciplinaire et briser les silos afin de parvenir à une compréhension globale des impacts du changement climatique à travers les sciences naturelles, sociales et économiques »» a déclaré l’ECI.
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L’organisation a également travaillé avec des chercheurs d’AppTek pour affiner son système. Ils l’ont entraîné avec un deuxième ensemble de données climatiques « donner aux utilisateurs accès aux connaissances de toutes les disciplines scientifiques dans plus de 20 langues ». Une méthode connue sous le nom de « réglage fin », qui permet d’apporter davantage de connaissances sur un domaine spécifique à un modèle d’IA existant.
